baidubce · MrChengmo · Aug 15, 2024 · Aug 13, 2024
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -7,7 +7,7 @@
 ![Supported OSs](https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-yellow.svg)
 </div>
 
-简体中文 | [English](./README_en.md)
+简体中文 | [English](./README_en.md) | [日本語](./README_ja.md)
 
 <br>
 

diff --git a/README_en.md b/README_en.md
@@ -7,7 +7,7 @@
 ![Supported OSs](https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-yellow.svg)
 </div>
 
-[简体中文](./README.md) | English
+[简体中文](./README.md) | English | [日本語](./README_ja.md)
 
 <br>
 

diff --git a/README_ja.md b/README_ja.md
@@ -0,0 +1,276 @@
+<div align="center">
+<img src='docs/image/logo.png' alt='logo' width='700' >
+<br>
+
+[![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>
+
+[English](./README_en.md) | 日本語
+
+<br>
+
+
+## AppBuilder SDKとは？
+
+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。
+
+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：
+
+1. 利用
+
+    - 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。
+
+    - 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。
+
+    - 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。
+
+2. オーケストレーション
+
+    - 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。
+
+    - 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。
+
+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。
+
+4. デプロイメント
+
+    - 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。
+
+
+## どのようにインストールしますか？
+
+#### Baidu AI Cloud Qianfan AppBuilder SDKの最新バージョンは0.9.1（2024-07-25）です
+
+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。
+
+- 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。
+
+```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。
+
+
+## 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！
+
+- `>=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。
+
+### 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。
+
+#### 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"
+
+# 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："
+
+# 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。
+
+#### 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"
+
+# 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()
+
+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)
+```
+
+#### 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。
+
+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。
+
+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！
+```
+
+**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)
+
+
+## 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>
+
+
+## ユーザードキュメント
+
+- [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)
+
+
+## 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>
+
+- [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。
+
+- [Baidu AI Cloud Qianfan Community](https://cloud.baidu.com/qianfandev)
+
+
+
+## ライセンス
+
+AppBuilder SDKはApache 2.0オープンソースプロトコルに従います。
+