> ## Documentation Index
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# メタデータを抽出 (構造化)
> サポートされている大規模言語モデル (LLM) にAIリクエストを送信し、抽出されたメタデータを一連のキー/値ペアとして返します。
抽出の構造を定義するには、メタデータテンプレートまたはフィールドのリストを指定します。テンプレート作成の詳細については、[メタデータテンプレートのカスタマイズ](https://support.box.com/hc/en-us/articles/360044194033-Customizing-Metadata-Templates)を参照するか、[メタデータテンプレートAPI](/guides/metadata/templates/create)を使用してください。
このエンドポイントは、[抽出エージェント (強化)](/guides/box-ai/ai-tutorials/extract-metadata-structured#enhanced-extract-agent) もサポートしています。
サポートされているファイル形式と言語については、[ファイルからメタデータを抽出する (構造化)](/guides/box-ai/ai-tutorials/extract-metadata-structured) APIガイドを参照してください。
このリソースは、バージョン2024.0のエンドポイントで使用されています。 詳細については、 [**Box APIのバージョン管理**](/ja/guides/api-calls/api-versioning-strategy/)を参照してください。
「[Box SDKのバージョニング戦略](/ja/guides/tooling/sdks/sdk-versioning/)について詳しく学ぶ。」
## OpenAPI
````yaml box-openapi-jp.json POST /ai/extract_structured
openapi: 3.0.2
info:
title: Box Platform API
description: >-
[Box
Platform](https://developer.box.com)では、[Box](https://box.com)内に保存されているコンテンツへのアクセス権限を付与する機能が提供されています。また、ファイルとフォルダの基本操作、会社内のユーザーの管理、リーガルホールドやリテンションポリシーなどの複雑なトピックのためのエンドポイントも提供されています。
termsOfService: https://cloud.app.box.com/s/rmwxu64h1ipr41u49w3bbuvbsa29wku9
contact:
name: Box, Inc
url: https://developer.box.com
email: devrel@box.com
license:
name: Apache-2.0
url: https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
version: '2024.0'
x-box-commit-hash: 92c221bf9d
servers:
- url: https://api.box.com/2.0
description: Box Platform APIサーバー。
security:
- OAuth2Security: []
tags:
- name: AI
description: サポート対象のLLMの操作に使用される、一連のエンドポイント。
x-box-tag: ai
- name: AI Studio
description: AI Studioの操作に使用される、一連のエンドポイント。
x-box-tag: ai_studio
- name: アプリ項目の関連付け
x-box-tag: app_item_associations
- name: 承認
description: ユーザー承認プロセスを管理するために使用される、一連のエンドポイント。
x-box-tag: authorization
x-box-priority: true
- name: Box Signリクエスト
description: Box Signリクエストは、署名用ファイルを送信するために使用されます。
x-box-tag: sign_requests
- name: Classifications
description: 分類ラベルは、機密性の高いコンテンツやセキュリティ上の制限が適用されるコンテンツに使用されます。
x-box-tag: classifications
- name: ファイルの分類
description: 分類ラベルは、機密性の高いファイルやセキュリティ上の制限が適用されるファイルに使用されます。
x-box-tag: file_classifications
- name: フォルダの分類
description: 分類ラベルは、機密性の高いフォルダやセキュリティ上の制限が適用されるフォルダに使用されます。
x-box-tag: folder_classifications
- name: Collaborations
description: コラボレーションは、アクセス制限リストと同様に、ユーザーやグループがファイルやフォルダにアクセスする際の権限を定義します。
x-box-tag: user_collaborations
- name: コラボレーション (リスト)
description: ファイル、フォルダ、保留、グループコラボレーションを取得するために使用される、一連のエンドポイント。
x-box-tag: list_collaborations
- name: Collections
description: コレクションを利用して、ファイル、フォルダ、ウェブリンクを1つのフォルダにまとめることなくグループ化できます。
x-box-tag: collections
- name: Comments
description: >-
コメントは、ユーザーがファイルに対して生成するメッセージです。コメントを使用すると、複数のユーザーがファイル上でコラボレーションし、コンテンツに対するフィードバックについて話し合うことができます。
x-box-tag: comments
- name: Device Pinners
description: Device Pinnerを使用すると、どのデバイスでネイティブBoxアプリケーションの使用を許可するかを企業レベルで制御できます。
x-box-tag: device_pinners
- name: ドメインの制限 (ユーザーの除外)
description: 特定の企業に許可されたコラボレーションドメインのリストによって課せられた制限からユーザーを除外できる、一連のエンドポイント。
x-box-tag: collaboration_allowlist_exempt_targets
- name: コラボレーションに対するドメインを制限
description: ユーザーが企業のファイルやフォルダでコラボレーションできるドメインを管理する、一連のエンドポイント。
x-box-tag: collaboration_allowlist_entries
- name: ダウンロード
description: ダウンロードを利用して、ファイルをアプリケーションのサーバーに保存することも、エンドユーザーがブラウザで直接保存することもできます。
x-box-tag: downloads
- name: メールエイリアス
description: メールエイリアスを使用することで、ユーザーのログイン用プライマリメールアドレスに加えて複数のメールアドレスを指定できます。
x-box-tag: email_aliases
- name: Events
description: イベントを利用して、企業内の任意のユーザー (複数可) またはサービスによって実行される操作をアプリケーションが登録できます。
x-box-tag: events
- name: ファイルリクエスト
description: >-
ファイルリクエストを利用すると、任意のユーザーに対してファイルとそれに関連付けられたメタデータを迅速かつ安全にリクエストできます。ユーザーは、既存のファイルリクエストを基にして新しいファイルリクエストを作成できるほか、ファイルリクエストの設定を更新したり、プログラムによってファイルリクエストの有効化、無効化、削除を実行したりできます。
x-box-tag: file_requests
- name: ファイルバージョンリーガルホールド
description: >-
リーガルホールドとは、係争中の訴訟や当然予期される訴訟で、関連する可能性のあるさまざまな形式の情報を企業が保全するために利用できるプロセスのことです。ファイルバージョンリーガルホールドは、特定のファイルバージョンに割り当てられているすべてのポリシーを表します。
x-box-tag: file_version_legal_holds
- name: ファイルバージョンリテンション
description: >-
リテンションポリシーは、指定した期間にわたってコンテンツが完全に削除されるのを防止します。ファイルバージョンリテンションとは、保持されているファイルバージョンのレコードです。
x-box-tag: file_version_retentions
- name: ファイルバージョン
description: ファイルの特定のバージョンを管理するために使用される、一連のエンドポイント。
x-box-tag: file_versions
- name: Files
description: >-
ファイルは、フォルダとともに、Box
APIの中核を成します。ファイルはアップロードおよびダウンロードが可能で、コンテンツに関する重要なメタデータ情報を保持できます。
x-box-tag: files
- name: フォルダロック
description: フォルダロックでは、特定のフォルダが移動または削除されないように、フォルダ所有者によって設定されるアクセス制限を定義します。
x-box-tag: folder_locks
- name: Folders
description: >-
フォルダは、ファイルとともに、Box
APIの中核を成します。フォルダはアップロードおよびダウンロードが可能で、コンテンツに関する重要なメタデータ情報を保持できます。
x-box-tag: folders
- name: 統合マッピング
description: 統合マッピングを使用すると、ユーザーはパートナーアプリからのコンテンツがBoxのどこに保存されるかを管理できます。
x-box-tag: integration_mappings
- name: グループメンバーシップ
description: グループメンバーシップは、ユーザーがグループに属していることを示します。
x-box-tag: memberships
- name: Groups
description: 企業内に作成されたグループ。
x-box-tag: groups
- name: Invites
description: 招待は、ユーザーを企業に招待するために使用されます。
x-box-tag: invites
- name: リーガルホールドポリシー
description: >-
リーガルホールドとは、係争中の訴訟や当然予期される訴訟で、関連する可能性のあるさまざまな形式の情報を企業が保全するために利用できるプロセスのことです。
x-box-tag: legal_hold_policies
- name: リーガルホールドポリシー割り当て
description: >-
リーガルホールドポリシー割り当ては、ポリシーとカストディアンの関係です。この場合、カストディアンにはユーザー、フォルダ、ファイル、またはファイルバージョンを指定できます。
x-box-tag: legal_hold_policy_assignments
- name: メタデータカスケードポリシー
description: メタデータカスケードポリシーには、フォルダに適用されているメタデータインスタンスを、そのフォルダ内の項目にどのように適用するかが記載されています。
x-box-tag: metadata_cascade_policies
- name: メタデータインスタンス (ファイル)
description: メタデータインスタンスには、テンプレートとファイル間の関係が記載されています。これには、各フィールドに割り当てられている値が含まれます。
x-box-tag: file_metadata
- name: メタデータインスタンス (フォルダ)
description: メタデータインスタンスには、テンプレートとフォルダ間の関係が記載されています。これには、各フィールドに割り当てられている値が含まれます。
x-box-tag: folder_metadata
- name: メタデータ階層
description: メタデータ階層とは、企業内のメタデータを整理して管理するために役立つ、階層型分類システムです。
x-box-tag: metadata_taxonomies
- name: メタデータテンプレート
description: メタデータテンプレートには、ファイルに割り当てることができる、一連の再利用可能なキー/値ペアが記載されています。
x-box-tag: metadata_templates
- name: 最近使用した項目
description: 最近使用した項目は、ユーザーが最近アクセスしたファイルやフォルダなどの項目を表します。
x-box-tag: recent_items
- name: リテンションポリシー
description: >-
リテンションポリシーは、指定した期間にわたってコンテンツが完全に削除されるのを防止します。管理者はリテンションポリシーを作成して特定のフォルダや企業全体に割り当てることができます。
x-box-tag: retention_policies
- name: リテンションポリシー割り当て
description: >-
リテンションポリシー割り当ては、ポリシーとフォルダや企業の関係です。割り当てを作成すると、そのフォルダや企業に属するすべてのファイルバージョンにリテンションが適用されます。
x-box-tag: retention_policy_assignments
- name: 検索
description: Box APIを使用すると、ファイルコンテンツ検索クエリを使用してBox内のコンテンツを探すことができます。
x-box-tag: search
- name: セッション終了
description: セッション終了APIを使用すると、グループのロールと権限を検証し、グループのセッションを終了させる非同期ジョブを作成できます。
x-box-tag: session_termination
- name: 共有リンク (ファイル)
description: >-
ファイル共有リンクは、Boxに保存されているファイルを対象として生成されるURLです。これにより、リソースへの直接的な読み取り専用アクセスが可能になります。
x-box-tag: shared_links_files
- name: 共有リンク (フォルダ)
description: >-
フォルダ共有リンクは、Boxに保存されているフォルダを対象として生成されるURLです。これにより、リソースへの直接的な読み取り専用アクセスが可能になります。
x-box-tag: shared_links_folders
- name: 共有リンク (ウェブリンク)
description: >-
ファイル用ウェブリンクは、Box内のウェブリンクを対象として生成されるURLです。これにより、リソースへの直接的な読み取り専用アクセスが可能になります。
x-box-tag: shared_links_web_links
- name: 共有リンク (アプリ項目)
description: Boxに保存されているアプリ項目に対して生成されるURL。これにより、リソースへの直接的な読み取り専用アクセスが可能になります。
x-box-tag: shared_links_app_items
- name: Shield情報バリア
description: >-
BoxのShield情報バリアは、倫理的境界を定義します。倫理的境界とは、利益相反につながり、結果として倫理的または法的に問題のあるビジネス活動につながる可能性があるやり取りまたは通信を防ぐメカニズムです。
x-box-tag: shield_information_barriers
- name: Shield情報バリアのセグメント
description: >-
Shield情報バリアのセグメントは、ユーザーの定義済みグループを表します。セグメントがグループと異なる点は、ユーザーが所属できるセグメントが1つのみであることです。
x-box-tag: shield_information_barrier_segments
- name: Shield情報バリアのセグメントメンバー
description: Shield情報バリアのセグメントメンバーは、特定のセグメントに割り当てられたユーザーを表します。
x-box-tag: shield_information_barrier_segment_members
- name: Shield情報バリアレポート
description: Shield情報バリアレポートには、情報バリアが有効化されるときに完全に削除される既存のコラボレーションに関する情報が含まれます。
x-box-tag: shield_information_barrier_reports
- name: Shield情報バリアのセグメント制限
description: Shield情報バリアのセグメント制限とは、コンテンツ (ファイルまたはフォルダ) の所有者に基づいて適用されるアクセス制限です。
x-box-tag: shield_information_barrier_segment_restrictions
- name: Box Signテンプレート
description: >-
署名テンプレートを使用すると、署名リクエストの作成時に、あらかじめ定義されたBox
Signテンプレートを使用できます。このテンプレートに含まれるプレースホルダには、リクエストの作成時にデータが自動的に入力されます。
x-box-tag: sign_templates
- name: Skills
description: >-
Box
Skillsは、ファイルの基盤となるメタデータを強化することを目的として、Boxにアップロードされたファイルにカスタム処理を実行するための機能です。
x-box-tag: skills
- name: 標準およびZonesのストレージポリシー
description: ストレージポリシー割り当ては、特定の企業内の項目に対するストレージゾーンを表します。
x-box-tag: storage_policies
- name: 標準およびZonesのストレージポリシー割り当て
description: ストレージポリシー割り当ては、ストレージゾーンと割り当てられた項目 (特定のゾーンに保存されているファイルなど) の間の関係を表します。
x-box-tag: storage_policy_assignments
- name: タスク割り当て
description: タスク割り当てでは、完了するためにどのタスクをどのユーザーに割り当てるかを定義します。
x-box-tag: task_assignments
- name: Tasks
description: >-
ユーザーはタスクを使用することで、ファイルのコラボレータに対して、ファイルのレビューや作業の一部の完了をリクエストできます。タスクは、開発者がファイル中心のワークフローを作成するために使用できます。
x-box-tag: tasks
- name: サービス利用規約
description: サービス利用規約を管理するために使用される、一連のエンドポイント。
x-box-tag: terms_of_services
- name: サービス利用規約のユーザーステータス
description: 特定ユーザーのサービス利用規約のステータスを管理するために使用される、一連のエンドポイント。
x-box-tag: terms_of_service_user_statuses
- name: フォルダの移動
description: ユーザーが所有するすべての項目 (ファイル、フォルダ、およびワークフロー) を別のユーザーのアカウントに移動するためのAPI。
x-box-tag: transfer
- name: ごみ箱内のファイル
description: 削除されて現在ごみ箱にあるファイル。
x-box-tag: trashed_files
- name: ごみ箱内のフォルダ
description: 削除されて現在ごみ箱にあるフォルダ。
x-box-tag: trashed_folders
- name: ごみ箱内の項目
description: 削除されて現在ごみ箱にある項目。
x-box-tag: trashed_items
- name: ごみ箱内のウェブリンク
description: 削除されて現在ごみ箱にあるウェブリンク。
x-box-tag: trashed_web_links
- name: アップロード
description: >-
直接ファイルアップロードAPIは最大50 MBのファイルをサポートしており、1回のAPIリクエストですべてのバイナリデータをBox
APIに送信します。
x-box-tag: uploads
- name: アップロード (分割)
description: >-
分割アップロードエンドポイントは20
MB以上のファイルをサポートしており、アプリケーションでファイルを複数のパーツに分割してアップロードすることで、エラーのキャッチと個別のパーツの再送信を詳細に制御できます。
x-box-tag: chunked_uploads
- name: ユーザーのアバター
description: >-
ユーザーのアバターとは、ユーザー画像を表すためにBoxにアップロードされたJPGファイルまたはPNGファイルです。これはユーザーアカウントで表示されます。
x-box-tag: avatars
- name: Users
description: >-
Box APIは、管理対象ユーザーアカウントでログインする実際の従業員や、App
Userを使用して強力な自動化ワークフローを推進するアプリケーションなど、さまざまなユーザーをサポートしています。
x-box-tag: users
- name: 電子すかし (ファイル)
description: >-
電子すかしとは、埋め込みファイルのプレビューに適用される半透明のオーバーレイです。電子すかしには、ビューアーのメールアドレスまたはユーザーIDと、ファイルのアクセス日時が表示されます。
x-box-tag: file_watermarks
- name: 電子すかし (フォルダ)
description: >-
電子すかしとは、埋め込みフォルダのプレビューに適用される半透明のオーバーレイです。電子すかしには、ビューアーのメールアドレスまたはユーザーIDと、フォルダコンテンツのアクセス日時が表示されます。
x-box-tag: folder_watermarks
- name: ウェブリンク
description: ウェブリンクとは、URLを指すオブジェクトです。これらのオブジェクトはBoxウェブアプリケーション内ではブックマークとも呼ばれます。
x-box-tag: web_links
- name: Webhooks
description: >-
Webhookを使用すると、Boxコンテンツのイベントを監視し、イベントの発生時に任意のURLへの通知を受け取ることができます。たとえば、ファイルがダウンロードされるのを待ち、ダウンロード後に共有リンクを削除するワークフローを作成できます。
x-box-tag: webhooks
- name: ワークフロー (リスト)
description: Box Relayワークフローは、名前が付けられたフローのコレクションを表すオブジェクトです。
x-box-tag: workflows
- name: zipダウンロード
description: zipダウンロードは、ファイルやフォルダを含むZIPアーカイブを作成するリクエストが成功したことを表します。
x-box-tag: zip_downloads
externalDocs:
description: Box Developerドキュメント。
url: https://developer.box.com
paths:
/ai/extract_structured:
post:
tags:
- AI
summary: メタデータを抽出 (構造化)
description: >-
サポートされている大規模言語モデル (LLM) にAIリクエストを送信し、抽出されたメタデータを一連のキー/値ペアとして返します。
抽出の構造を定義するには、メタデータテンプレートまたはフィールドのリストを指定します。テンプレート作成の詳細については、[メタデータテンプレートのカスタマイズ](https://support.box.com/hc/en-us/articles/360044194033-Customizing-Metadata-Templates)を参照するか、[メタデータテンプレートAPI](/guides/metadata/templates/create)を使用してください。
このエンドポイントは、[抽出エージェント
(強化)](/guides/box-ai/ai-tutorials/extract-metadata-structured#enhanced-extract-agent)
もサポートしています。
サポートされているファイル形式と言語については、[ファイルからメタデータを抽出する
(構造化)](/guides/box-ai/ai-tutorials/extract-metadata-structured)
APIガイドを参照してください。
operationId: post_ai_extract_structured
requestBody:
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/AiExtractStructured'
responses:
'200':
description: LLMからの回答を含む成功したレスポンス。
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/AiExtractStructuredResponse'
'500':
description: 予期しないサーバーエラー。
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ClientError'
default:
description: 予期しないエラー。
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ClientError'
x-codeSamples:
- lang: curl
label: メタデータを抽出 (構造化)
source: |-
curl -i -L 'https://api.box.com/2.0/ai/extract_structured' \
-H 'content-type: application/json' \
-H 'authorization: Bearer ' \
-d '{
"items": [
{
"id": "12345678",
"type": "file",
"content": "This is file content."
}
],
"metadata_template": {
"template_key": "",
"type": "metadata_template",
"scope": ""
},
"fields": [
{
"key": "name",
"description": "The name of the person.",
"displayName": "Name",
"prompt": "The name is the first and last name from the email address.",
"type": "string",
"options": [
{
"key": "First Name"
},
{
"key": "Last Name"
}
]
}
],
"ai_agent": {
"type": "ai_agent_extract_structured",
"long_text": {
"model": "azure__openai__gpt_4o_mini"
},
"basic_text": {
"model": "azure__openai__gpt_4o_mini"
}
}
}'
- lang: dotnet
label: メタデータを抽出 (構造化)
source: >-
await client.Ai.CreateAiExtractStructuredAsync(requestBody: new
AiExtractStructured(items: Array.AsReadOnly(new [] {new
AiItemBase(id: file.Id)})) { Fields = Array.AsReadOnly(new [] {new
AiExtractStructuredFieldsField(key: "firstName") { DisplayName =
"First name", Description = "Person first name", Prompt = "What is
the your first name?", Type = "string" },new
AiExtractStructuredFieldsField(key: "lastName") { DisplayName =
"Last name", Description = "Person last name", Prompt = "What is the
your last name?", Type = "string" },new
AiExtractStructuredFieldsField(key: "dateOfBirth") { DisplayName =
"Birth date", Description = "Person date of birth", Prompt = "What
is the date of your birth?", Type = "date" },new
AiExtractStructuredFieldsField(key: "age") { DisplayName = "Age",
Description = "Person age", Prompt = "How old are you?", Type =
"float" },new AiExtractStructuredFieldsField(key: "hobby") {
DisplayName = "Hobby", Description = "Person hobby", Prompt = "What
is your hobby?", Type = "multiSelect", Options =
Array.AsReadOnly(new [] {new
AiExtractStructuredFieldsOptionsField(key: "guitar"),new
AiExtractStructuredFieldsOptionsField(key: "books")}) },new
AiExtractStructuredFieldsField(key: "address") { DisplayName =
"Address", Description = "Person address", Type = "struct", Prompt =
"Extract the full mailing address.", Fields = Array.AsReadOnly(new
[] {new AiExtractSubField(key: "street") { DisplayName = "Street",
Type = "string" },new AiExtractSubField(key: "city") { DisplayName =
"City", Type = "string" },new AiExtractSubField(key: "state") {
DisplayName = "State", Type = "string" },new AiExtractSubField(key:
"zip") { DisplayName = "Zip", Type = "string" },new
AiExtractSubField(key: "country") { DisplayName = "Country", Type =
"string" }}) },new AiExtractStructuredFieldsField(key:
"work_history") { DisplayName = "Work history", Description =
"Person work history", Type = "table", Prompt = "Extract each job as
a row.", Fields = Array.AsReadOnly(new [] {new
AiExtractSubField(key: "job_title") { DisplayName = "Job title",
Type = "string" },new AiExtractSubField(key: "company") {
DisplayName = "Company", Type = "string" },new
AiExtractSubField(key: "start_year") { DisplayName = "Start year",
Type = "string" },new AiExtractSubField(key: "end_year") {
DisplayName = "End year", Type = "string" }}) }}),
IncludeConfidenceScore = true, IncludeReference = true });
- lang: swift
label: メタデータを抽出 (構造化)
source: >-
try await client.ai.createAiExtractStructured(requestBody:
AiExtractStructured(fields: [AiExtractStructuredFieldsField(key:
"firstName", displayName: "First name", description: "Person first
name", prompt: "What is the your first name?", type: "string"),
AiExtractStructuredFieldsField(key: "lastName", displayName: "Last
name", description: "Person last name", prompt: "What is the your
last name?", type: "string"), AiExtractStructuredFieldsField(key:
"dateOfBirth", displayName: "Birth date", description: "Person date
of birth", prompt: "What is the date of your birth?", type: "date"),
AiExtractStructuredFieldsField(key: "age", displayName: "Age",
description: "Person age", prompt: "How old are you?", type:
"float"), AiExtractStructuredFieldsField(key: "hobby", displayName:
"Hobby", description: "Person hobby", prompt: "What is your hobby?",
type: "multiSelect", options:
[AiExtractStructuredFieldsOptionsField(key: "guitar"),
AiExtractStructuredFieldsOptionsField(key: "books")]),
AiExtractStructuredFieldsField(key: "address", displayName:
"Address", description: "Person address", type: "struct", prompt:
"Extract the full mailing address.", fields: [AiExtractSubField(key:
"street", displayName: "Street", type: "string"),
AiExtractSubField(key: "city", displayName: "City", type: "string"),
AiExtractSubField(key: "state", displayName: "State", type:
"string"), AiExtractSubField(key: "zip", displayName: "Zip", type:
"string"), AiExtractSubField(key: "country", displayName: "Country",
type: "string")]), AiExtractStructuredFieldsField(key:
"work_history", displayName: "Work history", description: "Person
work history", type: "table", prompt: "Extract each job as a row.",
fields: [AiExtractSubField(key: "job_title", displayName: "Job
title", type: "string"), AiExtractSubField(key: "company",
displayName: "Company", type: "string"), AiExtractSubField(key:
"start_year", displayName: "Start year", type: "string"),
AiExtractSubField(key: "end_year", displayName: "End year", type:
"string")])], items: [AiItemBase(id: file.id)],
includeConfidenceScore: true, includeReference: true))
- lang: java
label: メタデータを抽出 (構造化)
source: >-
client.getAi().createAiExtractStructured(new
AiExtractStructured.Builder(Arrays.asList(new
AiItemBase(file.getId()))).fields(Arrays.asList(new
AiExtractStructuredFieldsField.Builder("firstName").description("Person
first name").displayName("First name").prompt("What is the your
first name?").type("string").build(), new
AiExtractStructuredFieldsField.Builder("lastName").description("Person
last name").displayName("Last name").prompt("What is the your last
name?").type("string").build(), new
AiExtractStructuredFieldsField.Builder("dateOfBirth").description("Person
date of birth").displayName("Birth date").prompt("What is the date
of your birth?").type("date").build(), new
AiExtractStructuredFieldsField.Builder("age").description("Person
age").displayName("Age").prompt("How old are
you?").type("float").build(), new
AiExtractStructuredFieldsField.Builder("hobby").description("Person
hobby").displayName("Hobby").prompt("What is your
hobby?").type("multiSelect").options(Arrays.asList(new
AiExtractStructuredFieldsOptionsField("guitar"), new
AiExtractStructuredFieldsOptionsField("books"))).build(), new
AiExtractStructuredFieldsField.Builder("address").description("Person
address").displayName("Address").prompt("Extract the full mailing
address.").type("struct").fields(Arrays.asList(new
AiExtractSubField.Builder("street").displayName("Street").type("string").build(),
new
AiExtractSubField.Builder("city").displayName("City").type("string").build(),
new
AiExtractSubField.Builder("state").displayName("State").type("string").build(),
new
AiExtractSubField.Builder("zip").displayName("Zip").type("string").build(),
new
AiExtractSubField.Builder("country").displayName("Country").type("string").build())).build(),
new
AiExtractStructuredFieldsField.Builder("work_history").description("Person
work history").displayName("Work history").prompt("Extract each job
as a row.").type("table").fields(Arrays.asList(new
AiExtractSubField.Builder("job_title").displayName("Job
title").type("string").build(), new
AiExtractSubField.Builder("company").displayName("Company").type("string").build(),
new AiExtractSubField.Builder("start_year").displayName("Start
year").type("string").build(), new
AiExtractSubField.Builder("end_year").displayName("End
year").type("string").build())).build())).aiAgent(aiExtractStructuredAgentBasicTextConfig).includeConfidenceScore(true).includeReference(true).build())
- lang: node
label: メタデータを抽出 (構造化)
source: |-
await client.ai.createAiExtractStructured({
fields: [
{
key: 'firstName',
displayName: 'First name',
description: 'Person first name',
prompt: 'What is the your first name?',
type: 'string',
} satisfies AiExtractStructuredFieldsField,
{
key: 'lastName',
displayName: 'Last name',
description: 'Person last name',
prompt: 'What is the your last name?',
type: 'string',
} satisfies AiExtractStructuredFieldsField,
{
key: 'dateOfBirth',
displayName: 'Birth date',
description: 'Person date of birth',
prompt: 'What is the date of your birth?',
type: 'date',
} satisfies AiExtractStructuredFieldsField,
{
key: 'age',
displayName: 'Age',
description: 'Person age',
prompt: 'How old are you?',
type: 'float',
} satisfies AiExtractStructuredFieldsField,
{
key: 'hobby',
displayName: 'Hobby',
description: 'Person hobby',
prompt: 'What is your hobby?',
type: 'multiSelect',
options: [
{ key: 'guitar' } satisfies AiExtractStructuredFieldsOptionsField,
{ key: 'books' } satisfies AiExtractStructuredFieldsOptionsField,
],
} satisfies AiExtractStructuredFieldsField,
{
key: 'address',
displayName: 'Address',
description: 'Person address',
type: 'struct',
prompt: 'Extract the full mailing address.',
fields: [
{
key: 'street',
displayName: 'Street',
type: 'string',
} satisfies AiExtractSubField,
{
key: 'city',
displayName: 'City',
type: 'string',
} satisfies AiExtractSubField,
{
key: 'state',
displayName: 'State',
type: 'string',
} satisfies AiExtractSubField,
{
key: 'zip',
displayName: 'Zip',
type: 'string',
} satisfies AiExtractSubField,
{
key: 'country',
displayName: 'Country',
type: 'string',
} satisfies AiExtractSubField,
],
} satisfies AiExtractStructuredFieldsField,
{
key: 'work_history',
displayName: 'Work history',
description: 'Person work history',
type: 'table',
prompt: 'Extract each job as a row.',
fields: [
{
key: 'job_title',
displayName: 'Job title',
type: 'string',
} satisfies AiExtractSubField,
{
key: 'company',
displayName: 'Company',
type: 'string',
} satisfies AiExtractSubField,
{
key: 'start_year',
displayName: 'Start year',
type: 'string',
} satisfies AiExtractSubField,
{
key: 'end_year',
displayName: 'End year',
type: 'string',
} satisfies AiExtractSubField,
],
} satisfies AiExtractStructuredFieldsField,
],
items: [new AiItemBase({ id: file.id })],
includeConfidenceScore: true,
includeReference: true,
aiAgent: aiExtractStructuredAgentBasicTextConfig,
} satisfies AiExtractStructured);
- lang: python
label: メタデータを抽出 (構造化)
source: |-
client.ai.create_ai_extract_structured(
[AiItemBase(id=file.id)],
fields=[
CreateAiExtractStructuredFields(
key="firstName",
display_name="First name",
description="Person first name",
prompt="What is the your first name?",
type="string",
),
CreateAiExtractStructuredFields(
key="lastName",
display_name="Last name",
description="Person last name",
prompt="What is the your last name?",
type="string",
),
CreateAiExtractStructuredFields(
key="dateOfBirth",
display_name="Birth date",
description="Person date of birth",
prompt="What is the date of your birth?",
type="date",
),
CreateAiExtractStructuredFields(
key="age",
display_name="Age",
description="Person age",
prompt="How old are you?",
type="float",
),
CreateAiExtractStructuredFields(
key="hobby",
display_name="Hobby",
description="Person hobby",
prompt="What is your hobby?",
type="multiSelect",
options=[
CreateAiExtractStructuredFieldsOptionsField(key="guitar"),
CreateAiExtractStructuredFieldsOptionsField(key="books"),
],
),
CreateAiExtractStructuredFields(
key="address",
display_name="Address",
description="Person address",
type="struct",
prompt="Extract the full mailing address.",
fields=[
AiExtractSubField(key="street", display_name="Street", type="string"),
AiExtractSubField(key="city", display_name="City", type="string"),
AiExtractSubField(key="state", display_name="State", type="string"),
AiExtractSubField(key="zip", display_name="Zip", type="string"),
AiExtractSubField(key="country", display_name="Country", type="string"),
],
),
CreateAiExtractStructuredFields(
key="work_history",
display_name="Work history",
description="Person work history",
type="table",
prompt="Extract each job as a row.",
fields=[
AiExtractSubField(
key="job_title", display_name="Job title", type="string"
),
AiExtractSubField(key="company", display_name="Company", type="string"),
AiExtractSubField(
key="start_year", display_name="Start year", type="string"
),
AiExtractSubField(
key="end_year", display_name="End year", type="string"
),
],
),
],
ai_agent=ai_extract_structured_agent_basic_text_config,
include_confidence_score=True,
include_reference=True,
)
components:
schemas:
AiExtractStructured:
description: AIによる抽出 (構造化) リクエストオブジェクト。
type: object
properties:
items:
description: LLMで処理する項目。現在使用できるのはファイルのみです。
type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/AiItem--Base'
maxItems: 25
minItems: 1
uniqueItems: true
metadata_template:
description: >-
抽出するフィールドを含むメタデータテンプレート。リクエストを機能させるには、`metadata_template`または`fields`を指定する必要がありますが、両方を指定することはできません。
type: object
properties:
template_key:
description: メタデータテンプレートの名前。
type: string
example: invoiceTemplate
type:
description: 値は常に`metadata_template`。
type: string
example: metadata_template
enum:
- metadata_template
scope:
description: >-
メタデータテンプレートのスコープ。globalまたはenterpriseを指定できます。
- **global**スコープは、任意のBox Enterpriseで利用できるテンプレートに使用されます。
-
**enterprise**スコープは、特定のEnterprise内で作成されたテンプレートを表し、そのEnterpriseのIDが含まれます。
type: string
example: enterprise_12345
maxLength: 40
fields:
description: >-
指定された項目から抽出するフィールド。リクエストを機能させるには、`metadata_template`または`fields`を指定する必要がありますが、両方を指定することはできません。
type: array
items:
type: object
description: 指定された項目から抽出するフィールド。
required:
- key
properties:
key:
description: フィールドの一意の識別子。
type: string
example: name
description:
description: フィールドの説明。
type: string
example: The name of the person.
displayName:
description: フィールドの表示名。
type: string
example: Name
prompt:
description: キーに関するコンテキスト。キーの確認方法やフォーマットの方法を含めることができます。
type: string
example: Name is the first and last name from the email address
type:
description: >-
フィールドのタイプ。`string`、`float`、`date`、`enum`、`multiSelect`、`taxonomy`、`struct`、`table`が含まれますが、これらに限定されるものではありません。
type: string
example: enum
options:
description: >-
このフィールドのオプションのリスト。多くの場合、`enum`および`multiSelect`フィールドタイプと組み合わせて使用します。
type: array
items:
type: object
required:
- key
properties:
key:
description: オプションの一意の識別子。
type: string
example: First Name
example:
- key: First Name
- key: Last Name
fields:
description: >-
このフィールドにネストされたフィールド。`struct`および`table`フィールドタイプとともに使用して、ネスト構造を定義します。
type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/AiExtractSubField'
taxonomy_key:
description: >-
メタデータ階層の識別子。メタデータ階層ソースの`key`に対応します。`taxonomy`タイプのフィールドを使用する場合は必須です。
type: string
example: certification_taxonomy
namespace:
description: メタデータ階層ソースの名前空間。既存のメタデータ階層から`taxonomy`タイプのフィールドを使用する場合は必須です。
type: string
example: enterprise_123
options_rules:
example:
multiSelect: false
selectableLevels:
- 1
- 2
allOf:
- $ref: '#/components/schemas/AiOptionsRules'
minItems: 1
uniqueItems: true
ai_agent:
allOf:
- $ref: '#/components/schemas/AiExtractStructuredAgent'
- description: >-
抽出 (構造化) に使用されるAIエージェント。指定しなかった場合、デフォルトではエージェント (標準)
になります。抽出エージェント (強化) を使用する場合の詳細については、[抽出エージェント
(強化)](/guides/box-ai/ai-tutorials/extract-metadata-structured#enhanced-extract-agent)
を参照してください。
include_confidence_score:
description: 抽出された各フィールドの信頼度スコアを返すかどうかを示すフラグ。
type: boolean
example: true
include_reference:
description: 抽出された各フィールドの参照を返すかどうかを示すフラグ。
type: boolean
example: true
taxonomy_sources:
description: >-
抽出 (構造化)
に使用するメタデータ階層ソース。既存のファイルまたはメタデータ階層になります。リクエストを機能させるには、`fields`も指定する必要があります。`taxonomy_sources`は`metadata_template`ではサポートされていません。
type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/AiTaxonomySource'
example:
- type: taxonomy
taxonomy_key: certification_taxonomy
namespace: enterprise_123
- type: file
taxonomy_key: industry_taxonomy
id: '1234567890'
uniqueItems: true
required:
- items
title: AIによる抽出 (構造化) リクエスト
x-box-tag: ai
AiExtractStructuredResponse:
description: AIによる抽出 (構造化) のレスポンス。
type: object
properties:
answer:
$ref: '#/components/schemas/AiExtractResponse'
created_at:
description: プロンプトに対する回答が作成された時点のISO日付形式のタイムスタンプ。
type: string
format: date-time
example: '2012-12-12T10:53:43-08:00'
completion_reason:
description: 応答が終了した理由。
type: string
example: done
confidence_score:
description: JSON形式の辞書として抽出された各フィールドの信頼度スコアレベルと数値。フィールドが抽出されなかった場合は空になります。
type: object
additionalProperties: {}
reference:
description: JSON形式の辞書として抽出された各フィールドの参照。フィールドが抽出されなかった場合は空になります。
type: object
additionalProperties: {}
ai_agent_info:
$ref: '#/components/schemas/AiAgentInfo'
required:
- answer
- created_at
title: AIによる抽出 (構造化) のレスポンス
x-box-resource-id: ai_extract_structured_response
x-box-tag: ai
ClientError:
description: 一般的なエラー。
type: object
properties:
type:
description: 値は常に`error`になります。
type: string
example: error
enum:
- error
nullable: false
status:
description: レスポンスのHTTPステータス。
type: integer
format: int32
example: 400
nullable: false
code:
description: Box固有のエラーコード。
type: string
example: item_name_invalid
enum:
- created
- accepted
- no_content
- redirect
- not_modified
- bad_request
- unauthorized
- forbidden
- not_found
- method_not_allowed
- conflict
- precondition_failed
- too_many_requests
- internal_server_error
- unavailable
- item_name_invalid
- insufficient_scope
message:
description: エラーについての短い説明メッセージ。
type: string
example: Method Not Allowed
nullable: false
context_info:
description: >-
このエラーに関する追加コンテキストを含む自由形式のオブジェクト。使用できるフィールドは、エンドポイントごとに定義されています。`message`は唯一の例です。
type: object
example:
message: Something went wrong
additionalProperties: {}
nullable: true
help_url:
description: このエラーの原因に関する詳細情報にリンクされたURL。
type: string
example: >-
https://developer.box.com/guides/api-calls/permissions-and-errors/common-errors/
nullable: false
request_id:
description: Boxサポートに連絡するときに使用できる、このレスポンスの一意の識別子。
type: string
example: abcdef123456
nullable: false
title: クライアントエラー
x-box-resource-id: client_error
AiItem--Base:
description: LLMで処理する項目。
type: object
properties:
id:
description: ファイルのID。
type: string
example: '123'
type:
description: 項目の種類。現在、この値に指定できるのは`file`のみです。
type: string
example: file
enum:
- file
content:
description: 項目のコンテンツ (多くの場合はテキストレプリゼンテーション)。
example: This is file content.
type: string
required:
- id
- type
title: AI項目 (Base)
x-box-variant: base
x-box-variants:
- base
AiExtractSubField:
description: AI抽出で使用される構造化および表のフィールドタイプのネストされたフィールドの定義。
type: object
properties:
key:
description: ネストされたフィールドの一意の識別子。
type: string
example: street_name
description:
description: ネストされたフィールドの説明。
type: string
example: The street name of the address.
displayName:
description: ネストされたフィールドの表示名。
type: string
example: Street Name
prompt:
description: ネストされたフィールドに関するコンテキスト。ネストされたフィールドの確認方法やフォーマットの方法を含めることができます。
type: string
example: The street name from the address section
type:
description: >-
ネストされたフィールドのタイプ。`string`、`float`、`date`、`number`、`text`、`boolean`、`enum`、`multiSelect`のタイプが許可されています。
type: string
example: string
options:
description: このネストされたフィールドのオプションのリスト。`enum`および`multiSelect`のタイプで使用します。
type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/AiExtractFieldOption'
required:
- key
title: AIによる抽出 (構造化) のネストされたフィールド
AiOptionsRules:
description: >-
`taxonomy`タイプのテンプレートフィールドのオブジェクト。メタデータ階層オプションの設定を含みます。`taxonomy`タイプのフィールドを使用する場合は必須です。
type: object
properties:
multi_select:
description: フィールドが複数選択フィールドかどうかを示します。trueの場合、フィールドは複数の値を持つことができます。
type: boolean
example: true
selectable_levels:
description: フィールドに選択可能なレベル。選択可能なメタデータ階層のレベルを制限するために使用します。
type: array
items:
type: integer
description: 選択可能なメタデータ階層のレベル。
example: 1
title: AIオプションのルール
AiExtractStructuredAgent:
description: AIによる抽出 (構造化) リクエストの処理に使用されるAIエージェント。
type: object
oneOf:
- $ref: '#/components/schemas/AiAgentReference'
- $ref: '#/components/schemas/AiAgentExtractStructured'
title: AIによる抽出 (構造化) リクエストのエージェント
AiTaxonomySource:
description: 抽出 (構造化) に使用するメタデータ階層ソース。既存のCSVファイルまたはメタデータ階層になります。
type: object
oneOf:
- $ref: '#/components/schemas/AiTaxonomyReference'
- $ref: '#/components/schemas/AiTaxonomyFileReference'
title: AIメタデータ階層ソース
AiExtractResponse:
description: AIによる抽出のレスポンス。このレスポンスのコンテンツは、リクエストされた構成に応じて異なる場合があります。
type: object
additionalProperties: {}
title: AIによる抽出のレスポンス
x-box-resource-id: ai_extract_response
x-box-tag: ai
AiAgentInfo:
description: リクエストで使用されるモデルおよびプロセッサに関する情報。
type: object
properties:
models:
description: リクエストに使用されるモデル。
type: array
items:
type: object
properties:
name:
description: リクエストに使用されるモデルの名前。
type: string
example: azure__openai__text_embedding_ada_002
provider:
description: リクエストに使用されるモデルを所有するプロバイダ。
type: string
example: azure
supported_purpose:
description: リクエストに使用されるモデルで利用されるサポートされている目的。
type: string
example: embedding
processor:
description: リクエストに使用されるプロセッサ。
type: string
example: basic_text
title: リクエストで使用されるモデルおよびプロセッサに関する情報。
AiExtractFieldOption:
description: AI抽出フィールドのオプション。
type: object
properties:
key:
description: オプションの一意の識別子。
type: string
example: First Name
required:
- key
title: AI抽出フィールドのオプション
AiAgentReference:
description: クエリの処理に使用されるAIエージェント。
type: object
properties:
type:
description: クエリの処理に使用されるAIエージェントのタイプ。
type: string
example: ai_agent_id
enum:
- ai_agent_id
nullable: false
id:
description: >-
エージェントのID。これは、カスタムエージェントの場合は数値ID (例: `14031`)、組み込みのエージェントの場合は一意の識別子
(例: [抽出エージェント
(強化)](/guides/box-ai/ai-tutorials/extract-metadata-structured#enhanced-extract-agent)
の場合は`enhanced_extract_agent`) になります。
type: string
example: '14031'
nullable: false
required:
- type
- id
title: AIエージェントの参照
x-box-resource-id: ai_agent_reference
x-box-tag: ai
AiAgentExtractStructured:
description: 抽出 (構造化) に使用されるAIエージェント。
type: object
properties:
type:
description: 抽出に使用されるAIエージェントのタイプ。
type: string
example: ai_agent_extract_structured
enum:
- ai_agent_extract_structured
nullable: false
long_text:
$ref: '#/components/schemas/AiAgentLongTextTool'
basic_text:
$ref: '#/components/schemas/AiAgentBasicTextTool'
basic_image:
$ref: '#/components/schemas/AiAgentBasicTextTool'
required:
- type
title: 抽出 (構造化) リクエスト用のAIエージェント
x-box-resource-id: ai_agent_extract_structured
x-box-tag: ai
AiTaxonomyReference:
description: 抽出 (構造化) に使用するメタデータ階層ソース。リクエストを機能させるには、`fields`も指定する必要があります。
type: object
properties:
type:
description: メタデータ階層ソースのタイプ。
type: string
example: taxonomy
enum:
- taxonomy
taxonomy_key:
description: メタデータ階層の識別子。メタデータ階層ソースの`taxonomy_key`に対応します。
type: string
example: certification_taxonomy
namespace:
description: メタデータ階層ソースの名前空間。
type: string
example: enterprise_123
title: AIメタデータ階層の参照
AiTaxonomyFileReference:
description: 抽出 (構造化) に使用されるメタデータ階層の`.csv`ファイル。リクエストを機能させるには、`fields`も指定する必要があります。
type: object
properties:
type:
description: メタデータ階層ソースのタイプ。
type: string
example: file
enum:
- file
taxonomy_key:
description: メタデータ階層の識別子。メタデータ階層ソースの`taxonomy_key`に対応します。
type: string
example: certification_taxonomy
id:
description: メタデータ階層ソースのID。タイプが`file`の場合は必須、タイプが`taxonomy`の場合はサポートされていません。
type: string
example: '1234567890'
title: AIメタデータ階層のファイル参照
AiAgentLongTextTool:
description: 長いテキストの処理に使用されるAIエージェントプロセッサ。
type: object
allOf:
- $ref: '#/components/schemas/AiAgentBasicTextTool'
- properties:
embeddings:
type: object
properties:
model:
description: 埋め込みを計算するためのAIエージェントに使用されるモデル。
type: string
example: azure__openai__text_embedding_ada_002
strategy:
type: object
properties:
id:
description: 埋め込みを計算するためのAIエージェントに使用される戦略。
type: string
example: basic
num_tokens_per_chunk:
description: チャンクごとのトークンの数。
type: integer
example: 64
maximum: 512
minimum: 1
title: AIエージェントの長いテキストツール
x-box-tag: ai
AiAgentBasicTextTool:
description: 基本テキストの処理に使用されるAIエージェントプロセッサ。
type: object
allOf:
- $ref: '#/components/schemas/AiAgentBasicTextToolBase'
- properties:
system_message:
description: LLMが、その役割と実行するべき内容を「理解」するのを支援するためのシステムメッセージ。
type: string
example: You are a helpful travel assistant specialized in budget travel
prompt_template:
description: >-
プロンプトテンプレートには、リクエストのコンテキスト情報とユーザープロンプトが含まれます。`prompt_template`パラメータを渡す場合、`{user_question}`および`{content}`の入力を**含める必要があります**。`{current_date}`は、用途に応じて省略できます。
type: string
example: >-
It is `{current_date}`, consider these travel options
`{content}` and answer the `{user_question}`.
maxLength: 10000
pattern: >-
(\{user_question\}[\s\S]*?\{content\}|\{content\}[\s\S]*?\{user_question\})
title: AIエージェントの基本テキストツール
x-box-tag: ai
AiAgentBasicTextToolBase:
description: 基本テキストの処理に使用されるAIエージェントプロセッサ。
type: object
properties:
model:
description: >-
基本テキストに対するAIエージェントで使用されるモデル。特定のモデル値については、[利用可能なモデルのリスト](/guides/box-ai/ai-models)を参照してください。
type: string
example: azure__openai__gpt_4o_mini
num_tokens_for_completion:
description: 完了に必要なトークンの数。
type: integer
example: 8400
minimum: 1
llm_endpoint_params:
$ref: '#/components/schemas/AiLlmEndpointParams'
title: AIエージェントの基本テキストツール
x-box-tag: ai
AiLlmEndpointParams:
description: モデル固有のLLMエンドポイントのパラメータ。
type: object
oneOf:
- $ref: '#/components/schemas/AiLlmEndpointParamsOpenAi'
- $ref: '#/components/schemas/AiLlmEndpointParamsGoogle'
- $ref: '#/components/schemas/AiLlmEndpointParamsAWS'
- $ref: '#/components/schemas/AiLlmEndpointParamsIBM'
title: AI LLMエンドポイントパラメータ
AiLlmEndpointParamsOpenAi:
description: AI LLMエンドポイントパラメータ (OpenAI) オブジェクト。
type: object
properties:
type:
description: OpenAI用のAI LLMエンドポイントパラメータオブジェクトのタイプ。このパラメータは**必須**です。
type: string
example: openai_params
enum:
- openai_params
nullable: false
temperature:
description: >-
使用するサンプリングtemperature
(0～2の間)。0.8のような高い値を指定すると、出力がよりランダムになるのに対し、0.2のような低い値を指定すると、出力はより焦点を絞った、決定的なものになります。一般的には、この値と`top_p`の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
type: number
example: 0
maximum: 2
minimum: 0
nullable: true
top_p:
description: >-
temperatureによるサンプリングの代替手段
(核サンプリングと呼ばれます)。この場合、モデルは`top_p`の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。つまり、0.1の場合は、上位10%の確率質量で構成されるトークンのみが考慮されます。一般的には、この値とtemperatureの両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
type: number
example: 1
maximum: 1
minimum: 0.1
nullable: true
frequency_penalty:
description: >-
\-2.0から2.0までの数値。正の値の場合は、新しいトークンがこれまでにテキストに出現した回数に基づいてそのトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を低減させます。
type: number
example: 1.5
maximum: 2
minimum: -2
nullable: true
presence_penalty:
description: >-
\-2.0から2.0までの数値。正の値の場合は、新しいトークンがこれまでにテキストに出現したかどうかに基づいてそのトークンにペナルティを与え、モデルが新しいトピックについて語る可能性を引き上げます。
type: number
example: 1.5
maximum: 2
minimum: -2
nullable: true
stop:
description: APIがトークンをそれ以上生成するのを停止する、最大4つのシーケンス。
type: string
example: <|im_end|>
nullable: true
required:
- type
title: AI LLMエンドポイントパラメータ (OpenAI)
x-box-resource-id: ai_llm_endpoint_params_openai
AiLlmEndpointParamsGoogle:
description: AI LLMエンドポイントパラメータ (Google) オブジェクト。
type: object
properties:
type:
description: Google用のAI LLMエンドポイントパラメータオブジェクトのタイプ。このパラメータは**必須**です。
type: string
example: google_params
enum:
- google_params
nullable: false
temperature:
description: >-
temperatureはレスポンス生成時のサンプリングに使用されます。レスポンス生成は`top-P`と`top-K`が適用された場合に発生します。temperatureは、トークン選択におけるランダム性の程度を制御します。
type: number
example: 0
maximum: 2
minimum: 0
nullable: true
top_p:
description: >-
`Top-P`では、モデルが出力用にトークンを選択する方法を変更します。トークンは、確率の合計が`top-P`値に等しくなるまで、確率の高いもの
(`top-K`を参照) から低いものへと選択されます。
type: number
example: 1
maximum: 2
minimum: 0.1
nullable: true
top_k:
description: >-
`Top-K`では、モデルが出力用にトークンを選択する方法を変更します。`top-K`が小さい場合、次に選択されるトークンは、モデルの語彙に含まれるすべてのトークンの中で最も確率の高いものであることになります
(グリーディデコードとも呼ばれます)。`top-K`が大きい場合は、temperatureを使用して、最も確率が高い上位3つのトークンから次のトークンが選択されることになります。
type: number
example: 1
maximum: 2
minimum: 0.1
nullable: true
required:
- type
title: AI LLMエンドポイントパラメータ (Google)
x-box-resource-id: ai_llm_endpoint_params_google
AiLlmEndpointParamsAWS:
description: AI LLMエンドポイントパラメータ (AWS) オブジェクト。
type: object
properties:
type:
description: AWS用のAI LLMエンドポイントパラメータオブジェクトのタイプ。このパラメータは**必須**です。
type: string
example: aws_params
enum:
- aws_params
nullable: false
temperature:
description: >-
使用するサンプリングtemperature
(0～1の間)。0.8のような高い値を指定すると、出力がよりランダムになるのに対し、0.2のような低い値を指定すると、出力はより焦点を絞った、決定的なものになります。一般的には、この値と`top_p`の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
type: number
example: 0.5
maximum: 1
minimum: 0
nullable: true
top_p:
description: >-
temperatureによるサンプリングの代替手段
(核サンプリングと呼ばれます)。この場合、モデルは`top_p`の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。つまり、0.1の場合は、上位10%の確率質量で構成されるトークンのみが考慮されます。一般的には、この値とtemperatureの両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
type: number
example: 0.5
maximum: 1
minimum: 0
nullable: true
required:
- type
title: AI LLMエンドポイントパラメータ (AWS)
x-box-resource-id: ai_llm_endpoint_params_aws
AiLlmEndpointParamsIBM:
description: AI LLMエンドポイントパラメータ (IBM) オブジェクト。
type: object
properties:
type:
description: IBM用のAI LLMエンドポイントパラメータオブジェクトのタイプ。このパラメータは**必須**です。
type: string
example: ibm_params
enum:
- ibm_params
nullable: false
temperature:
description: >-
使用するサンプリングtemperature
(0～1の間)。0.8のような高い値を指定すると、出力がよりランダムになるのに対し、0.2のような低い値を指定すると、出力はより焦点を絞った、決定的なものになります。一般的には、この値と`top_p`の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
type: number
example: 0.5
nullable: true
top_p:
description: >-
temperatureによるサンプリングの代替手段
(核サンプリングと呼ばれます)。この場合、モデルは`top_p`の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。つまり、0.1の場合は、上位10%の確率質量で構成されるトークンのみが考慮されます。一般的には、この値とtemperatureの両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
type: number
example: 0.5
maximum: 1
minimum: 0.1
nullable: true
top_k:
description: >-
`Top-K`では、モデルが出力用にトークンを選択する方法を変更します。`top-K`が小さい場合、次に選択されるトークンは、モデルの語彙に含まれるすべてのトークンの中で最も確率の高いものであることになります
(グリーディデコードとも呼ばれます)。`top-K`が大きい場合は、temperatureを使用して、最も確率が高い上位3つのトークンから次のトークンが選択されることになります。
type: number
example: 1
nullable: true
required:
- type
title: AI LLMエンドポイントパラメータ (IBM)
x-box-resource-id: ai_llm_endpoint_params_ibm
securitySchemes:
OAuth2Security:
type: oauth2
description: >-
The access token received from the authorization server in the OAuth 2.0
flow.
flows:
authorizationCode:
authorizationUrl: https://account.box.com/api/oauth2/authorize
tokenUrl: https://api.box.com/oauth2/token
scopes:
root_readonly: Boxに格納されているすべてのファイルとフォルダの読み取り
root_readwrite: Boxに格納されているすべてのファイルとフォルダの読み取りと書き込み
manage_app_users: App Userのプロビジョニングと管理
manage_managed_users: 管理対象ユーザーのプロビジョニングと管理
manage_groups: 企業のグループの管理
manage_webhook: APIを使用したプログラムによるWebhookの作成
manage_enterprise_properties: Enterpriseのプロパティを管理
manage_data_retention: データリテンションポリシーの管理
manage_legal_hold: リーガルホールドの管理
````