⚗️プレイグラウンド
Playground の使用を開始するには？
AIマーケットプレイス プレイグラウンドでは、コーディングなしでAIモデルをテスト・操作できま す。テキスト生成、テキスト読み上げ、音声認識、視覚タスク、埋め込みなどが含まれます。
ホームページで、上部ナビゲーションバーの「Playground」（料金とサポートセンターの間に あります）をクリックしてください。
「APIキーを取得」をクリックすると、APIキーの作成や管理ができる「マイAPIキー」ページ に移動します。
コードを表示をクリックすると、ポップアップが開き、cURL、Python、Node.js のサンプルコー ドスニペットとリクエストに対する応答例が表示されます。
1. 大規模言語モデル（LLM）
説明: 膨大な情報（書籍、ウェブサイト、記事、会話）で訓練されたテキストベースのアシスタントです。リ クエストを理解し、自然で人間のようなテキストで応答します。
利用可能なクイックアクションテンプレート:
ブログのアウトラインを作成
市場投入計画を作成する
この報告書を箇条書きで要約してください
会議の話し合いポイントの準備を手伝ってください
メールをプロフェッショナルな文体に修正してください
個人プロジェクトのToDoリストを作成する手順
手順：
ご要望に最も合うタスクをクリックしてください。入力内容に基づきシステムが自動的に 回答を生成します。
選択したタスクに関連する質問、トピック、または具体的な依頼をテキストボックスに入力して ください。
送信をクリック →結果が右側に表示されます。
詳細設定（左パネル）:
システムプロンプト–アシスタントのスタイル/動作を設定します。
温度、最大出力トークン数、上位P、上位K、ペナルティ – 創造性、長さ、ランダム性を 微調整します。
2. テキスト読み上げモデル (TTS)
説明: 書かれたテキストを音声に変換します。
手順:
「音声」ドロップダウンで音声タイプを選択します。
「速度」ドロップダウンで音声の速度を選択します。
言語ドロップダウンで言語を選択します。
テキスト入力欄に最大500文字まで入力してください。
実行をクリック →システムが音声ファイルを生成します。再生またはダウンロードが可能です 。
3. 音声認識モデル (STT)
説明:
音声データをテキストに変換します。手順:
ドロップダウンからモデルを選択してください。
応答形式を選択（例：json または text）。
ソース言語を設定します。
タスクを選択: • 文字起こし–音声をテキストに変換します。 • 翻訳 – 音声を別の言語のテキストに変換します。
音声ファイルをアップロードまたは録音（対応形式：MP3/WAV、最大15秒）。
実行をクリック →文字起こしまたは翻訳されたテキストが結果セクションに表示されます。
4. ビジョン言語モデル（VLM）
説明： コンピュータビジョン（画像理解）と自然言語処理（テキスト理解）を組み合わせ、より人間らしい 方法で世界を理解するアシスタント。 手順：
画像をアップロードしてください（JPEG、PNG、JPG形式、最大2ファイル、各20MBまで）。
テキストボックスに画像に関する質問を入力してください。
実行をクリック →画像の内容に基づいてモデルが応答します。
5. 埋め込みモデル
説明:
埋め込みモデルは、トランスフォーマーベースのニューラルネットワークであり、文書の一部（テキス トのパッセージ）を数値表現またはベクトルに変換します。
これらのベクトルはテキストの意味的意味を捉え、検索、推薦、類似性比較などのタスクに使用されます 。
手順:
入力タイプドロップダウンでテストしたい入力の種類を選択してください。
エンコーディング形式ドロップダウンで、埋め込みの出力形式を選択してください。
トークン制限を超えた入力の処理方法を「切り捨て」ドロップダウンで選択してください。
テキスト入力欄に最大500文字まで入力してください。
実行をクリック →システムが結果セクションに埋め込みベクトル（数値表現）を表示し ます。
注: コンテンツの安全性を高めるガードレール機能が近日提供開始予定です。
6. モデルの再ランク付け
説明
リランクモデルは、トランスフォーマーベースのニューラルネットワークであり、特定のクエリに対する関連性 に基づいて候補パッセージのリストを再順序付けするように設計されています。 ベクトル表現を出力する埋め込みモデルとは異なり、再ランク付けモデルはクエリに対する各パッセー ジの関連性スコアを直接生成します。 これらは通常、検索パイプライン、意味検索、質問応答システムで、初期検索結果を洗練し、ランキング の精度を向上させるために使用されます。
手順
1. モデルを選択
モデルドロップダウンから、再ランク付けモデルを選択します。例： bge-reranker-v2-m3.
2. クエリを入力してください
クエリフィールドに、検索対象を定義する質問または情報要求を入力してくださ い。例：「FPT Smart Cloudとは何ですか？その主な事業分野は何ですか？」
3. パッセージを追加
「パッセージ」セクションに1つ以上のテキストパッセージを入力してください。 各パッセージは、クエリに対して評価される可能性のある回答またはコンテンツの一部を表します。
4. モデルを実行する
実行をクリック→モデルは各文章に対してロジットスコアを計算し、それが与えられたクエリにどれほど 関連しているかを示します。
5. 出力パネルで結果を確
認：
各パッセージはロジットスコアと共に表示されます。
関連性の高い順に自動的に並べ替えられ、スコアが高いほどクエリとの意味的整合性が強いことを示 します。
7. プレイグラウンドで追加コントロールを使用する方法
システムプロンプト：モデルの挙動とスタイルをガイドします。
ストリーミングを有効化：生成中の部分結果を表示します。
停止シーケンス：特定の単語やフレーズでモデルの応答を打ち切る。
このモデルの微調整：ご自身のユースケースに合わせてモデルをカスタマイズするリンク。
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