Box AI APIは、Enterprise PlusおよびEnterprise Advancedをご利用のすべてのお客様が利用できます。

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選択した語調でドキュメントを要約します。

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メタデータの抽出

ドキュメントのメタデータの候補を自由形式モードで抽出します。

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構造化メタデータの抽出

ドキュメントのメタデータの候補を構造化モードで抽出します。

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Box AI APIを使用する際は、以下のリソースが参考になります。

AI APIリファレンス

仕様の詳細については、APIリファレンスをご確認ください。

ドキュメント

開発者向けガイド

Box AI APIの使用方法については、ガイドをご覧ください。

ドキュメント

サポートされているAIモデル

サポートされているAIモデルのリストを確認できます。

ドキュメント

サポート

サポートや知識共有が必要な場合は、Box Developer Community (英語のみ) にアクセスしてください。

コミュニティ

BoxのAI統合を使用して、LLMモデルの既存のナレッジベースを拡張します。

Box MCPサーバー

AIアシスタントが最小限の負荷で企業のコンテンツ管理機能にアクセスできるようにし、インテリジェントなドキュメント処理および分析の新たな可能性を切り開きます。

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MCP

Pydantic AIとBox MCP

Box MCPサーバーを使用して、BoxのセキュアなコンテンツでPydantic AIエージェントを拡張します。

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デモ

Airbyte

Airbyteソースコネクタ「Box Data Extract」を使用して、非構造化ドキュメントを照会可能な構造化データに変換します。

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統合

OpenAI

OpenAI Responses APIとBoxエージェントを使用して、Boxインスタンスからエージェント型ワークフローに非構造化データを追加します。

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統合

Weaviate

WeaviateのベクトルデータベースにBoxコンテンツを埋め込み、Weaviateの新しいQuery Agentを利用して、RAGワークフローを作成します。

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統合

LlamaIndex

LlamaIndex用のBox reader一式を使用して、LLMワークフロー内でのBoxコンテンツへのアクセスを可能にします。

統合

LangChain

LangChain向けのBox loaderを使用して、BoxコンテンツをLLMワークフローに含めます。

統合

Pinecone

BoxとPineconeを関連付けることで、ベクトル埋め込みをカスタマイズし、LLMからより関連性の高い回答を取得できます。

統合

Box AI APIに関する最新のチュートリアルやデモをご覧ください。