このサンプルは、Azure OpenAI ServiceとLangChain Javaライブラリ上に構築されたJava AIエージェントを示しています。これにより、銀行のPDFドキュメントを取り込み、会話型の質問回答を安全かつスケーラブルな方法で実現します。
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Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant
このサンプルは、Azure OpenAI ServiceとLangChain Javaライブラリ上に構築されたJava AIエージェントを示しています。これにより、銀行のPDFドキュメントを取り込み、会話型の質問回答を安全かつスケーラブルな方法で実現します。
フィーチャー
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistantとは？
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistantは、Azure OpenAIを用いた大規模言語モデル処理とセマンティックサーチのためのベクトル埋め込みを使用したオープンソースのJavaアプリケーションです。銀行のPDFを読み込み、埋め込みを生成し、会話形式のQAを行って財務報告を要約したり、ローン契約を説明したり、取引の詳細を取得したりします。このサンプルでは、プロンプトエンジニアリング、関数呼び出し、Azureサービスとの連携によるドメイン固有の銀行アシスタントの構築例を示しています。
誰がAgent-OpenAI-Java-Banking-Assistantを使うの？
- AIチャットボットを構築するJava開発者
- フィンテック企業や新興企業
- 銀行のIT・運用チーム
- Azure AIを探求するソリューションアーキテクト
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistantの使い方は？
- ステップ1：GitHubリポジトリをローカルマシンにクローンします。
- ステップ2：Azureリソースを用意します：OpenAIサービス、Cognitive Search、Blob Storage。
- ステップ3：AzureエンドポイントとAPIキーを環境変数に設定します。
- ステップ4：銀行のPDFファイルを設定されたドキュメントフォルダに配置します。
- ステップ5：MavenまたはGradleを使用してJavaアプリケーションをビルド・実行します。
- ステップ6：コンソール経由でエージェントと対話するか、独自のUIに統合します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistantの主な特長・利点
コア機能
- PDFドキュメントの取り込みと解析
- 意味検索用の埋め込み生成
- 会話型質問回答
- Azure OpenAI Serviceとの連携
- 関数呼び出しとプロンプトのカスタマイズ
- 銀行固有のクエリ処理
利点
- ドメイン固有エージェントの迅速なプロトタイピング
- 安全でスケーラブルなAzureインフラストラクチャ
- サンプルコードによる開発時間短縮
- カスタムデータ用の拡張可能アーキテクチャ
- ベクトル検索による高品質な応答
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistantの主な使用ケース・アプリケーション
- 顧客の口座明細に関する質問に回答
- ローン契約と条件の要約
- トランザクション履歴をオンデマンドで取得
- 銀行書類サポートの自動化ワークフロー
Agent-OpenAI-Java-Banking-AssistantのFAQs
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant会社情報
- Microsoft Azure
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant のレビュー
5/5
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistantの主な競合と代替品は？
- Azure OpenAI Python Banking Assistant sample
- IBM Watson Assistant
- Rasa Open Source
- Google Vertex AI AI chatbot samples
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