2025-04-10 AI 要約
目次
Introducing Chat SDK - Vercel
VercelのChat SDK紹介 - 詳細要約
この記事では、Vercelが提供する、強力なチャットボットアプリケーション構築のための無料のオープンソーステンプレート「Chat SDK」を紹介しています。
Chat SDKの概要:
- AI SDKを中核とし、ChatGPTやClaudeのような会話型AIアプリケーションを構築するための、プロダクションレディなテンプレートです。
- Next.js App Router上に構築されており、あらゆるAIモデルとプロバイダーに対応しています。
- v0の開発で培われたベストプラクティスを活かし、最新の技術進歩に常に対応しています。
- メッセージ永続化、認証、マルチモーダルサポート、共有可能なチャットなどの基盤の上に、独自の機能を搭載しています。
主な特徴:
- 生成UI: テキスト以上のインタラクティブなUIを動的に生成し、会話コンテキストに合わせたリッチなユーザーエクスペリエンスを提供します。
- カスタムアーティファクト: ドキュメント作成やインタラクティブツールなど、特定のユースケースに合わせたコンポーネントを構築できます。
- ブラウザ内コード実行: WASMとpyodideを利用し、サンドボックス環境を別途用意することなく、ブラウザ内でコードを記述・実行できます。
詳細情報と利用方法:
- chat-sdk.devで、プロジェクト設定、アーキテクチャ、カスタマイズ方法の詳細なドキュメントを参照できます。
- アーティファクトの構築、テーマやフォントのカスタマイズ、テスト戦略、新機能のリリースに伴う移行ガイドなど、幅広い情報が提供されています。
- ワンクリックでチャットボットをデプロイできます。
結論:
Chat SDKは、サイドプロジェクトからエンタープライズソリューションまで、素晴らしいチャットアプリケーションを構築するための基盤を提供します。
Grok 3 now available on Vercel Marketplace - Vercel
Vercel MarketplaceでxAIの最新モデルGrok 3が利用可能に
xAIの最新かつ高性能なGrok 3モデルが、Vercel Marketplaceで利用可能になりました。これにより、Vercelプロジェクトで最先端のAI機能が利用できるようになります。
利用方法:
- まず、AI SDK xAIプロバイダーをプロジェクトにインポートします。
xai("grok-3-beta")を使用してGrok 3モデルを指定し、streamText関数でプロンプトを送信します。- Vercel CLIまたはダッシュボードからxAI Marketplace Integrationをインストールします。
- 利用規約に同意すると、追加の手順なしにGrokモデルをプロジェクト内で使用できます。
その他:
- すぐにデプロイ可能なNext.js xAIスターターテンプレートも提供されています。
- 詳細は、発表とドキュメントを参照してください。
Extracting Structured Data From Images Using Spring AI | Baeldung
記事の要約：Spring AI を使用した画像からの構造化データ抽出
この記事では、Spring AI を使用して画像から構造化データを抽出する方法について解説しています。具体的には、OpenAI のチャットモデルを活用し、画像内の特定の色の車の数を数え、その結果を JSON 形式で返す Web サービスを構築する手順を紹介しています。
1. 概要:
- OpenAI チャットモデルを用いて、アップロードされた画像を分析し、関連情報を取得します。
- 構造化された出力を他のアプリケーションに連携させることが可能です。
- Web サービスを構築し、クライアントからの画像を受け取り、OpenAI に送信して色の車の数を数え、JSON 形式で結果を返します。
2. Spring Boot の設定:
- Maven の pom.xml に Spring Boot Start Web および Spring AI Model OpenAI の依存関係を追加します。
application.ymlファイルに OpenAI API キーと、画像分析が可能なチャットモデル（例：gpt-4o）を設定します。- 設定後、Spring Boot は
ChatClientなどの Bean を自動的に登録します。
3. サンプル Web サービス:
- クライアントから画像ファイルとカウントする色を受け取る REST コントローラーを作成します。
CarCountとCarColorCountという POJO クラスを定義し、構造化された出力を表現します。CarCountServiceを作成し、ChatClientを使用して OpenAI の API に画像を送信し分析を行います。- システムプロンプト：チャットモデルの動作ガイドラインを設定します。
- ユーザープロンプト：画像とカウントする色を送信します。
entity()メソッドで POJO クラスを指定し、OpenAI の JSON 応答を POJO インスタンスに変換します。
4. テスト実行:
- Postman を使用して Web サービスにリクエストを送信し、結果を確認します。
- リクエストでは、カウントする色を指定します。
- JSON 形式で色の車のカウント数と合計数が出力されます。
5. まとめ:
- OpenAI チャットモデルから構造化された出力を抽出する方法を学びました。
- アップロードされた画像を分析し、関連情報を構造化された形で返す Web サービスを構築しました。
- 記事で紹介されているコードは GitHub で公開されています。
OpenAI Pioneers Program | OpenAI
OpenAI Pioneers Program 要約
この発表は、OpenAIが開始する「OpenAI Pioneers Program」について説明しています。このプログラムは、AIの実世界での利用を促進し、モデルの性能向上と現実世界の評価を目的としています。
プログラムの目的と概要:
- ドメイン特化型評価の構築: 法律、金融、保険、医療、会計など、さまざまな業界において、モデルベンチマークの統一された基準がない現状に対応するため、業界特有の評価基準を開発します。OpenAIのチームは、各企業と密接に連携し、モデル開発の指針となり、AIシステムへの信頼性を高めるための評価を設計します。これらの評価は後日公開される予定です。
- カスタムファインチューニングモデルの開発: 3つの業界特有のユースケース向けに、強化学習ファインチューニング（RFT）を活用したカスタムモデルを開発します。これにより、特定のタスクに特化した「専門家モデル」を作成し、顧客の課題解決とモデルの非効率性の改善を目指します。OpenAIチームがファインチューニングプロセスをサポートし、企業はこれらのモデルを本番環境で利用できるようになります。
参加企業:
- 最初のコホート（参加グループ）は、AIが現実世界にインパクトを与える可能性のある、価値の高い応用事例に取り組むスタートアップに焦点を当てます。
- プログラムへの参加に関心のある企業は、フォームから応募できます。
このプログラムを通じて、OpenAIはAIの社会実装を加速し、各業界におけるAIの活用を促進することを目指しています。