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https://api.box.com/2.0
/ai/ask

サポートされているLLMにAIリクエストを送信し、提供されたコンテキストを考慮してユーザーの質問に特化した回答を返します。

関連するガイド

リクエスト

bearer [ACCESS_TOKEN]
application/json

リクエスト本文

質問リクエスト用のAIエージェント object本文内

クエリの処理に使用されるAIエージェント。

object array本文内省略可能

これまでにLLMに渡されたプロンプトおよび回答の履歴。これにより、レスポンスの生成時にLLMに追加のコンテキストが提供されます。

string本文内省略可能
"Here is the first draft of your professional email about public APIs."

以前にLLMから提供された回答。

string (date-time)本文内省略可能
"2012-12-12T10:53:43-08:00"

プロンプトに対する前回の回答が作成された時点のISO日付形式のタイムスタンプ。

string本文内省略可能
"Make my email about public APIs sound more professional."

以前にクライアントによって提供され、LLMが回答したプロンプト。

boolean本文内省略可能
true

引用情報を返すかどうかを示すフラグ。

object array本文内必須

LLMで処理する項目 (多くの場合はファイル)。

注: Box AIは、最大1 MBのテキストレプリゼンテーションを含むドキュメント、または最大25ファイルを処理します (いずれか早い方)。ファイルサイズが1 MBを超えた場合は、テキストレプリゼンテーションの最初の1 MBが処理されます。modeパラメータをsingle_item_qaに設定した場合、items配列には要素を1つしか含めることができません。

string本文内必須
"123"

ファイルのID。

string本文内必須
"file"

項目の種類。現在、この値に指定できるのはfileのみです。

次の値に固定: file

string本文内省略可能
"This is file content."

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)。

string本文内必須
"multiple_item_qa"

このモードでは、このリクエストの対象となる項目を1つにするか複数にするかを指定します。single_item_qaを選択すると、items配列には要素を1つしか含めることができません。multiple_item_qaを選択すると、最大25項目を指定できます。

次の値のいずれか1つ: multiple_item_qa,single_item_qa

string本文内必須
"What is the value provided by public APIs based on this document?"

LLMが回答するようにクライアントが提供するプロンプト。プロンプトの長さは10000文字に制限されています。

レスポンス

application/jsonAIの応答 (Full)

LLMからの回答を含む成功したレスポンス。

application/jsonクライアントエラー

予期しないサーバーエラー。

application/jsonクライアントエラー

予期しないエラー。

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質問を送信
このドキュメント内で一部のAPIを試せるようになりました。
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リクエストの例

cURL
curl -i -L POST "https://api.box.com/2.0/ai/ask" \
     -H "content-type: application/json" \
     -H "authorization: Bearer <ACCESS_TOKEN>" \
     -d '{
         "mode": "single_item_qa",
         "prompt": "What is the value provided by public APIs based on this document?",
         "items": [
            {
            "type": "file",
            "id": "9842787262"
            }
         ],
         "dialogue_history": [
              {
              "prompt": "Make my email about public APIs sound more professional",
              "answer": "Here is the first draft of your professional email about public APIs",
              "created_at": "2013-12-12T10:53:43-08:00"
              }
          ],
          "include_citations": true,
          "ai_agent": {
            "type": "ai_agent_ask",
            "long_text": {
              "model": "azure__openai__gpt_4o_mini",
              "prompt_template": "It is `{current_date}`, and I have $8000 and want to spend a week in the Azores. What should I see?",
            },
            "basic_text": {
              "model": "azure__openai__gpt_4o_mini",
           }
         }
      }'
TypeScript Gen
await client.ai.createAiAsk({
  mode: 'multiple_item_qa' as AiAskModeField,
  prompt: 'Which direction sun rises?',
  items: [
    new AiItemBase({
      id: fileToAsk1.id,
      type: 'file' as AiItemBaseTypeField,
      content: 'Earth goes around the sun',
    }),
    new AiItemBase({
      id: fileToAsk2.id,
      type: 'file' as AiItemBaseTypeField,
      content: 'Sun rises in the East in the morning',
    }),
  ],
} satisfies AiAsk);
Python Gen
client.ai.create_ai_ask(
    CreateAiAskMode.MULTIPLE_ITEM_QA,
    "Which direction sun rises?",
    [
        AiItemBase(
            id=file_to_ask_1.id,
            type=AiItemBaseTypeField.FILE,
            content="Earth goes around the sun",
        ),
        AiItemBase(
            id=file_to_ask_2.id,
            type=AiItemBaseTypeField.FILE,
            content="Sun rises in the East in the morning",
        ),
    ],
)
.NET Gen
await client.Ai.CreateAiAskAsync(requestBody: new AiAsk(mode: AiAskModeField.MultipleItemQa, prompt: "Which direction sun rises?", items: Array.AsReadOnly(new [] {new AiItemBase(id: fileToAsk1.Id, type: AiItemBaseTypeField.File) { Content = "Earth goes around the sun" },new AiItemBase(id: fileToAsk2.Id, type: AiItemBaseTypeField.File) { Content = "Sun rises in the East in the morning" }})));
Java
BoxAIResponse response = BoxAI.sendAIRequest(
    api,
    "What is the content of the file?",
    Collections.singletonList("123456", BoxAIItem.Type.FILE),
    BoxAI.Mode.SINGLE_ITEM_QA
);
Python
items = [{
    "id": "1582915952443",
    "type": "file",
    "content": "More information about public APIs"
}]
ai_agent = {
    'type': 'ai_agent_ask',
    'basic_text_multi': {
        'model': 'openai__gpt_3_5_turbo'
    }
}
answer = client.send_ai_question(
    items=items, 
    prompt="What is this file?",
    mode="single_item_qa",
    ai_agent=ai_agent
)
print(answer)
.NET
BoxAIResponse response = await client.BoxAIManager.SendAIQuestionAsync(
    new BoxAIAskRequest
    {
        Prompt = "What is the name of the file?",
        Items = new List<BoxAIAskItem>() { new BoxAIAskItem() { Id = "12345" } },
        Mode = AiAskMode.single_item_qa
    };
);
Node
client.ai.ask(
    {
        prompt: 'What is the capital of France?',
        items: [
            {
                type: 'file',
                id: '12345'
            }
        ],
        mode: 'single_item_qa'
    })
    .then(response => {
        /* response -> {
            "answer": "Paris",
            "created_at": "2021-10-01T00:00:00Z",
            "completion_reason": "done"
        } */
    });

レスポンスの例

{
  "ai_agent_info": {
    "models": [
      {
        "name": "azure__openai__text_embedding_ada_002",
        "provider": "azure",
        "supported_purpose": "embedding"
      }
    ]
  },
  "answer": "Public APIs are important because of key and important reasons.",
  "citations": [
    {
      "content": "Public APIs are key drivers of innovation and growth.",
      "id": "123",
      "name": "The importance of public APIs.pdf",
      "type": "file"
    }
  ],
  "completion_reason": "done",
  "created_at": "2012-12-12T10:53:43-08:00"
}