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docs: add Japanese README (baidubce#461)
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
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@@ -0,0 +1,276 @@ | ||
<div align="center"> | ||
<img src='docs/image/logo.png' alt='logo' width='700' > | ||
<br> | ||
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[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE) | ||
![Supported Python versions](https://img.shields.io/badge/python-3.9+-orange.svg) | ||
![Supported OSs](https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-yellow.svg) | ||
</div> | ||
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[English](./README_en.md) | 日本語 | ||
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## AppBuilder SDKとは? | ||
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Baidu AI Cloud Qianfan AppBuilder SDKは、[Baidu AI Cloud Qianfan AppBuilder](https://appbuilder.cloud.baidu.com/)によって提供されるAIネイティブアプリケーション開発者向けの「ワンストップ開発ツール」です。 | ||
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Baidu AI Cloud Qianfan AppBuilder-SDKは、AIアプリケーション開発者向けに以下の基本機能を提供します: | ||
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1. 利用 | ||
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- 大規模言語モデルを利用し、Baidu AI Cloud Qianfan大規模モデルプラットフォームで自由にモデルにアクセスし、プロンプトを開発および最適化します。 | ||
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- 機能コンポーネントを統合し、Baiduのエコシステムから提供される40以上の高品質なグループを提供し、エージェントアプリケーションに力を与えます。 | ||
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- AIネイティブアプリケーションを統合し、[Baidu AI Cloud Qianfan AppBuilderプラットフォーム](https://console.bce.baidu.com/ai_apaas/app)で公開されたAIネイティブアプリケーションにAppBuilderClientを通じてアクセスおよび管理し、エンドクラウドコンポーネントをリンクするためにローカル関数を登録します。 | ||
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2. オーケストレーション | ||
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- 知識フローをオーケストレーションおよび管理し、KnowledgeBaseを通じて知識ベースを管理し、文書および知識スライスの作成、読み取り、更新、削除(CRUD)操作を実行し、Baidu AI Cloud Qianfan AppBuilderプラットフォームと共に業界グレードのRAGアプリケーションを開発します。 | ||
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- ワークフローをオーケストレーションおよび自動化し、`Message`、`Component`、`AgentRuntime`などの多層ワークフロー抽象を提供し、ワークフローのオーケストレーションを実現し、LangChainやOpenAIなどの業界エコシステム機能と統合します。 | ||
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3. 監視 | ||
- 開発者が生産環境で使用するための可視化トレースおよび詳細なデバッグログなどの監視ツールを提供します。 | ||
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4. デプロイメント | ||
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- AgentRuntimeは、FlaskおよびGunicornに基づくAPIサービスとしてデプロイメントをサポートします。 | ||
- AgentRuntimeは、Chainlitに基づく対話型フロントエンドアプリケーションとしてデプロイメントをサポートします。 | ||
- プログラムをBaidu Cloudに迅速にデプロイし、パブリックネットワークAPIサービスを提供し、AppBuilderのワークフロー機能と統合するためのappbuilder_bce_deployツールを提供します。 | ||
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## どのようにインストールしますか? | ||
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#### Baidu AI Cloud Qianfan AppBuilder SDKの最新バージョンは0.9.1(2024-07-25)です | ||
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Baidu AI Cloud Qianfan AppBuilder SDKのリリースノートについては、[バージョン説明](/docs/quick_start/changelog.md)をご覧ください。 | ||
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- 最新の安定バージョンの`Python`をインストールすることをお勧めします。 | ||
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```bash | ||
python3 -m pip install --upgrade appbuilder-sdk | ||
``` | ||
- `Java`および`Go`バージョンのインストールや`Docker`イメージの使用については、[インストール手順](/docs/quick_start/install.md)をご覧ください。 | ||
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## 最初のAIネイティブアプリケーションをすぐに開始しましょう! | ||
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- `>=3.9`のPython環境に`appbuilder sdk`をインストールし、このエンドツーエンドアプリケーションの例を使用してください。 | ||
- 例では試用トークンが提供されていますが、アクセスとQPSが制限されています。正式な使用には個人のトークンに置き換えてください。 | ||
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### 1. 大規模言語モデル | ||
- `Playground`コンポーネントは自由に呼び出すことができます。Baidu AI Cloud Qianfanモデルプラットフォームで許可された任意のモデルに対して、プロンプトテンプレートとモデルパラメータをカスタマイズできます。 | ||
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#### コード例 | ||
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```python | ||
import appbuilder | ||
import os | ||
|
||
# 環境変数にTOKENを設定します。以下のTOKENはアクセスとQPSが制限された試用TOKENです。正式な使用には個人のTOKENに置き換えてください。 | ||
os.environ["APPBUILDER_TOKEN"] = "bce-v3/ALTAK-n5AYUIUJMarF7F7iFXVeK/1bf65eed7c8c7efef9b11388524fa1087f90ea58" | ||
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||
# プロンプトテンプレートを定義します。 | ||
template_str = "あなたは{role}の役割を果たします。私の質問に答えてください。\n\n質問:{question}。\n\n回答:" | ||
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||
# 入力を定義し、playgroundコンポーネントを呼び出します。 | ||
input = appbuilder.Message({"role": "Javaエンジニア", "question": "Java言語のメモリ回収メカニズムについて簡単に説明してください。100文字以内でお願いします。"}) | ||
|
||
playground = appbuilder.Playground(prompt_template=template_str, model="ERNIE Speed-AppBuilder") | ||
|
||
# タイプライターのように、ストリーム形式で大規模モデルの回答内容を表示します。 | ||
output = playground(input, stream=True, temperature=1e-10) | ||
for stream_message in output.content: | ||
print(stream_message) | ||
|
||
# ストリーム出力が終了した後、再度完全な大規模モデルの対話結果を表示できます。回答内容の他に、トークンの使用量も含まれます。 | ||
print(output.model_dump_json(indent=4)) | ||
|
||
``` | ||
#### 回答表示 | ||
|
||
```shell | ||
Java言語の | ||
メモリ回収メカニズムは、ガベージコレクタ(Garbage Collector)を通じて実現されます。 | ||
ガベージコレクタは、使用されなくなったオブジェクトを自動的に検出し、その占有するメモリ空間を解放します。これにより、システムのメモリが枯渇しないようにします。 | ||
Javaは、シリアルコレクタ、パラレルコレクタ、CMSコレクタ、G1コレクタなど、さまざまなガベージコレクタを提供しており、異なるシナリオでのパフォーマンス要件に対応しています。 | ||
|
||
{ | ||
"content": "Java言語のメモリ回収メカニズムは、ガベージコレクタ(Garbage Collector)を通じて実現されます。ガベージコレクタは、使用されなくなったオブジェクトを自動的に検出し、その占有するメモリ空間を解放します。これにより、システムのメモリが枯渇しないようにします。Javaは、シリアルコレクタ、パラレルコレクタ、CMSコレクタ、G1コレクタなど、さまざまなガベージコレクタを提供しており、異なるシナリオでのパフォーマンス要件に対応しています。", | ||
"name": "msg", | ||
"mtype": "dict", | ||
"id": "2bbee989-40e3-45e4-9802-e144cdc829a9", | ||
"extra": {}, | ||
"token_usage": { | ||
"prompt_tokens": 35, | ||
"completion_tokens": 70, | ||
"total_tokens": 105 | ||
} | ||
} | ||
``` | ||
|
||
### 2. コンポーネントの呼び出し | ||
- SDKは、Baiduのエコシステムから提供される40以上の高品質なコンポーネントを提供しています。リストは[コンポーネントリスト](https://cloud.baidu.com/doc/AppBuilder/s/Glqb6dfiz#3%E3%80%81%E5%BC%80%E9%80%9A%E7%BB%84%E4%BB%B6%E6%9C%8D%E5%8A%A1)で確認できます。呼び出す前に[無料試用クォータ](https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/apaas/overview/resource/getFree)を申請してください。 | ||
- 例のコンポーネントは`RAG with Baidu Search Pro`で、Baidu Searchの検索エンジン技術とERNIEモデルのセマンティック理解能力を組み合わせて、ユーザーの検索意図をより正確に理解し、検索クエリに関連性の高い検索結果を提供します。 | ||
|
||
#### コード例 | ||
```python | ||
import appbuilder | ||
import os | ||
|
||
# 環境変数にTOKENを設定します。以下のTOKENはアクセスとQPSが制限された試用TOKENです。正式な使用には個人のTOKENに置き換えてください。 | ||
os.environ["APPBUILDER_TOKEN"] = "bce-v3/ALTAK-n5AYUIUJMarF7F7iFXVeK/1bf65eed7c8c7efef9b11388524fa1087f90ea58" | ||
|
||
rag_with_baidu_search_pro = appbuilder.RagWithBaiduSearchPro(model="ERNIE Speed-AppBuilder") | ||
|
||
input = appbuilder.Message("9.11と9.8のどちらが大きいですか?") | ||
result = rag_with_baidu_search_pro.run( | ||
message=input, | ||
instruction=appbuilder.Message("あなたは専門知識アシスタントです")) | ||
|
||
# 実行結果を出力します。 | ||
print(result.model_dump_json(indent=4)) | ||
``` | ||
|
||
#### 回答表示 | ||
```shell | ||
{ | ||
"content": "9.11は9.8より小さいです。小数の大小を比較する際には、整数部分と小数部分の数値を逐次比較する必要があります。9.11と9.8の場合、整数部分はどちらも9なので、小数部分で比較する必要があります。小数点後の最初の桁は1と8であり、明らかに1は8より小さいため、9.11は9.8より小さいです。", | ||
"name": "msg", | ||
"mtype": "dict", | ||
"id": "eb31b7de-dd6a-485f-adb9-1f7921a6f4bf", | ||
"extra": { | ||
"search_baidu": [ | ||
{ | ||
"content": "大規模モデルの「知能」が疑問視される:9.11 vs 9...", | ||
"icon": "https://appbuilder.bj.bcebos.com/baidu-search-rag-pro/icon/souhu.ico", | ||
"url": "https://m.sohu.com/a/793754123_121924584/", | ||
"ref_id": "2", | ||
"site_name": "搜狐网", | ||
"title": "大規模モデルの「知能」が疑問視される:9.11 vs 9.8の比較がAIの理解能力を明らかにする..." | ||
}, | ||
{ | ||
"content": "究極|9.11は9.8より大きい?大規模モデルはなぜ...", | ||
"icon": "https://appbuilder.bj.bcebos.com/baidu-search-rag-pro/icon/tencent.svg.png", | ||
"url": "https://new.qq.com/rain/a/20240717A07JLV00", | ||
"ref_id": "4", | ||
"site_name": "腾讯网", | ||
"title": "究極|9.11は9.8より大きい?大規模モデルはなぜ小学校の数学問題で集団的に..." | ||
}, | ||
... | ||
] | ||
}, | ||
"token_usage": { | ||
"completion_tokens": 77, | ||
"prompt_tokens": 2008, | ||
"total_tokens": 2085 | ||
} | ||
} | ||
``` | ||
|
||
|
||
### 3. AIネイティブアプリケーションの呼び出し | ||
- 例のアプリケーションは:[ラップメンター](https://appbuilder.baidu.com/s/3qfjXy7k)です。このリンクをクリックしてウェブページで試してみてください。 | ||
|
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#### コード例 | ||
|
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```python | ||
import appbuilder | ||
import os | ||
|
||
# 環境変数にTOKENを設定します。以下のTOKENはアクセスとQPSが制限された試用TOKENです。正式な使用には個人のTOKENに置き換えてください。 | ||
os.environ["APPBUILDER_TOKEN"] = "bce-v3/ALTAK-n5AYUIUJMarF7F7iFXVeK/1bf65eed7c8c7efef9b11388524fa1087f90ea58" | ||
|
||
# AppBuilderのウェブページからアプリケーションIDを取得し、以下にラップメンターのアプリケーションIDを入力します。 | ||
app_id = "4678492a-5864-472e-810a-654538d3503c" | ||
|
||
app_builder_client = appbuilder.AppBuilderClient(app_id) | ||
conversation_id = app_builder_client.create_conversation() | ||
|
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answer = app_builder_client.run(conversation_id, "「上班狼狈却又追逐梦想」をテーマにラップを作成してください。押韻を保ち、200文字以内にしてください。") | ||
print(answer.content.answer) | ||
``` | ||
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#### 回答表示 | ||
```shell | ||
わかりました。「上班狼狈却又追逐梦想」をテーマに、簡単なラップを作成します。以下は簡単な例です。自分の感覚に合わせて調整してください。 | ||
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イントロ: | ||
朝九晚五、生活の重圧、 | ||
狼狈上班、しかし夢を追いかける、 | ||
毎日が新たな挑戦、 | ||
未来のために、私は前進する。 | ||
|
||
バース1: | ||
スーツを着て、ネクタイを締めて、 | ||
人混みに入って、名声を追い求める、 | ||
狼狈しても、決して諦めない、 | ||
心の中に、夢があるから。 | ||
|
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フック: | ||
上班狼狈、しかし決して諦めない、 | ||
夢を追いかける、それが私の心の灯、 | ||
前方を照らし、私を導く、 | ||
どんなに困難でも、私は最後まで頑張る。 | ||
|
||
この小曲は「上班狼狈却又追逐梦想」をテーマに、押韻を通じて上班族が生活の苦しさにもかかわらず、夢を抱いて前進する精神を表現しています。気に入っていただけると幸いです! | ||
``` | ||
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**AIネイティブアプリケーションのコード例については、[CookBooks](./cookbooks/README.md)をご覧ください。以下のクックブックを優先的にお勧めします:** | ||
- 基本機能コンポーネント | ||
- [一般的なテキスト認識コンポーネント](/cookbooks/components/general_ocr.ipynb) | ||
- [基本コンポーネントのサービス指向デプロイメント](/cookbooks/components/agent_runtime.ipynb) | ||
- プロセスオーケストレーション | ||
- [Assistant SDK](/cookbooks/pipeline/assistant_function_call.ipynb) | ||
- エンドツーエンドアプリケーション | ||
- [エージェント](/cookbooks/agent_builder.ipynb) | ||
- [RAG](/cookbooks/end2end_application/rag/rag.ipynb) | ||
- [企業レベルのQ&Aシステム](/cookbooks/end2end_application/rag/qa_system_2_dialogue.ipynb) | ||
- 高度な実践 | ||
- [パブリッククラウドへのサービスデプロイメント](/cookbooks/advanced_application/cloud_deploy.ipynb) | ||
- [サービストレース](/cookbooks/appbuilder_trace/trace.ipynb) | ||
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||
## Baidu AI Cloud Qianfan AppBuilder SDKの機能全景 | ||
<div align="center"> | ||
<img src='docs/image/structure-en.png' alt='wechat' width='800' > | ||
</div> | ||
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## ユーザードキュメント | ||
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- [クイックスタート](/docs/quick_start/README.md) | ||
- [インストール手順](/docs/quick_start/install.md) | ||
- [リリースノート](/docs/quick_start/changelog.md) | ||
- [基本コンポーネント](/docs/basic_module/README.md) | ||
- [基本機能コンポーネント](/docs/basic_module/components.md) | ||
- [プロセスオーケストレーション](/docs/basic_module/assistant_sdk.md) | ||
- [エンドツーエンドアプリケーション](/docs/basic_module/appbuilder_client.md) | ||
- [高度な実践](/docs/advanced_application/README.md) | ||
- [CookBooks](/cookbooks/README.md) | ||
- [サービスデプロイメント](/docs/service/README.md) | ||
- [API呼び出し](/docs/service/flask.md) | ||
- [インタラクティブフロントエンド](/docs/service/chainlit.md) | ||
- [クラウドデプロイメント](/docs/service/cloud.md) | ||
- [二次開発](/docs/develop_guide/README.md) | ||
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## オープンソースコミュニティと活動 | ||
<div align="center"> | ||
<h3>AppBuilder-SDK WeChatグループQRコード</h3> | ||
<img src='docs/image/wechat_group.png' alt='wechat' width='200' > | ||
</div> | ||
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||
- [Github Issue](https://github.com/baidubce/app-builder/issues): インストール/使用の問題を提出し、バグを報告し、新機能を提案し、開発計画をコミュニケーションします。 | ||
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- [Baidu AI Cloud Qianfan Community](https://cloud.baidu.com/qianfandev) | ||
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## ライセンス | ||
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AppBuilder SDKはApache 2.0オープンソースプロトコルに従います。 | ||
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