OpenAI API をより複雑なシステムにシームレスに組み込む方法を学びましょう。レスポンスフォーマットの操作とエラー処理を習得し、インタラクティブかつ堅牢で効率的な AI システムのコンポーネントを構築するための基礎知識を身につけます。

API呼び出しの構成

レスポンスの解読の仕方

モデルのレスポンスを JSON 形式にする

エラーの処理

エラーメッセージの解釈

例外の処理

バッチ処理

再試行によるレート制限の回避

メッセージのバッチ処理

トークン数の上限設定

エンドツーエンドアプリケーションの構築

Function Callingの仕組みを深堀りしましょう。特定の関数を呼び出すためのパラメータ定義、構造化データの抽出、複数の関数の活用を習得します。外部 API とのシームレスな連携や、他のシステムとのレスポンスの受け渡しを通じて、より高度な AI システムのインタラクションを実現します。

Function Callingの定義

Function Callingのステップ

テキストから構造化データを抽出する

tools パラメーターを使う

関数の辞書を作成する

レスポンスの抽出

複数の関数の使用

Parallel function calling

特定の関数の指定

一貫性のない回答を防ぐ

外部 API の呼び出し

外部 API を使った関数の定義

外部 API 呼び出しのレスポンス処理

Function Calling

OpenAI API のスキルを向上させて業界の推奨手法に沿った開発を目指しましょう。コンテンツの適切なモデレーション、一貫性維持のためのモデル動作の検証、安全な API 利用のためのセキュリティ対策を学びます。この最終章は、堅牢な AI 対応アプリケーションを構築するうえで欠かせない内容です。

モデレーション

プロンプトインジェクションの軽減

モデレーション API

ガードレールを設ける

検証

起こりうるモデルのエラー

敵対的テスト

安全性に関する推奨事項

モデルリスクの最小化

エンドユーザーIDの組み込み

まとめ

本番環境のアプリケーションで推奨される手法

この OpenAI API コースで、AI アプリケーションを本番環境に対応させる準備をしましょう。モデレーションと検証、テスト、安全性向上のための手法など、OpenAI API を使ったアプリケーション開発で推奨される手法を学びます。また、Function CCallingを通じて、アプリケーションを外部システムや API と連携させる方法も習得します。このコースは、「OpenAI APIを使う」で紹介されたコアな OpenAI 機能と、「プロンプトエンジニアリングとOpenAI API」で学ぶプロンプト作成の推奨手法を基盤とし、プロジェクトを概念実証から本番対応システムへと引き上げることを目的としています。

Python Toolbox

Prompt Engineering with the OpenAI API

OpenAI APIを活用してAIアプリを本番環境に準備しましょう。

OpenAI API を使った AI システムの開発

OpenAI APIを活用して、AIアプリを本番環境対応にしましょう。

AI アプリケーションの開発

Curriculum Manager, DataCamp

OpenAI APIの安全性

推奨事項

エンドユーザーIDの使用

APIキーを安全に保つ

練習しましょう！

本番環境のアプリケーションで推奨される手法 - 安全性に関する推奨事項

安全性に関する推奨事項

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