生成 AI ソリューションのコーディング
最終更新: 2025年3月14日
IBM watsonx.ai には、ファウンデーション・モデルを処理するためのプログラマチック・タスクをサポートする REST API があります。 これらの API は、生成 AI アプリケーションで基盤モデルを活用するために使用できる Python ライブラリーおよび Node.js パッケージで実行されます。
サンプルコードや、ヒントやコツについて話し合ったり、よくある質問に対する回答を見つけたりできるコミュニティなど、コーディング作業に役立つリソースをもっと見つけるには、watsonxDeveloper Hub にアクセスしてください。
プログラマチックに行うことができるタスク
watsonx.ai REST API、 Python ライブラリー、または Node.js SDK を使用して、以下のタスクをプログラマチックに実行できます。
| タスク | Python | Node.js | REST API |
|---|---|---|---|
| 使用可能なファウンデーション・モデルに関する詳細を入手する | モデルの仕様を取得する | 例 | サポートされている基盤モデルの一覧 |
| プロンプトのためにモデルが計算するトークンを確認する | 組み込み基盤モデルをトークン化する | 例 | テキストのトークン化 |
| 利用可能なカスタム・ファンデーション・モデルのリストを取得する | カスタム・モデル | デプロイメント を取得するには、 |
|
| 推基盤モデル | テキストを生成する | 例 | テキスト生成 |
| オンデマンド基盤モデルを展開する推論 | テキストを生成する | テキストを推測する | |
| 基盤モデルを推論する際にAIガードレールを設定する | 有害なコンテンツを削除する | |
|
| 基盤モデルとチャットする | ModelInference.chat() | 例 | アプリにジェネレーティブチャットを追加する |
| チャットからのツールコール | ModelInference.chat() | エージェント主導のチャットワークフローの構築 | |
| 基盤モデルを迅速に調整する | 資料を見る | 例 | 資料を見る |
| チューニングされた基盤モデル推論 | テキストを生成する | 例 | テキストを推測する |
| すべてのプロンプトテンプレートのリスト | すべてのプロンプトテンプレートを一覧表示する | プロンプトテンプレートを取得する | |
| デプロイされたプロンプトテンプレートの一覧 | 展開されたプロンプトテンプレートの一覧 | デプロイメントを一覧表示する (type=prompt_template) | |
| プロンプトテンプレートを使用して基盤モデルを推論する | プロンプトテンプレートマネージャー | 例 | テキストを推測する |
| テキストをベクトル化する | ドキュメントを埋め込む | 例 | テキストをベクトル化する |
| 文書からテキストを抽出する | テキスト抽出 | 例 | 文書からテキストを抽出する |
| 文書パッセージの再ランク付け | 再ランク付け | 文書パッセージの再ランク付け | |
| 将来の価値を予測する | TSModelInference | 例 | 将来のデータ値を予測する |
| LangChainと統合する | LangChainのIBM拡張機能 | - チャットAPI -ファンデーションモデル -モデルの埋め込み |
|
| LlamaIndex と統合する | • LlamaIndex LlamaIndexのIBM LLM • LlamaIndex内IBM埋め込みの |
詳細情報
- プログラマチック・アクセスのための資格情報
- プロジェクト ID の検索
- ファウンデーション・モデル ID
- Python ライブラリー
- Node.js SDK
- REST API
- テキストのベクトル化
- 文書パッセージの再ランク付け
- 文書からテキストを抽出する
- チャットAPIを使ってアプリケーションにジェネレーティブ・チャット機能を追加する
- チャットAPIによるエージェント主導型ワークフローの構築
- 将来価値の予測
親トピック: 生成 AI ソリューションの開発
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