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# ABBYY Vantage での LLM

> ABBYY Vantage が、大規模言語モデル（LLM）を使用して AI による文書抽出をどのように実現するかを説明します。LLM 接続、プロンプトベースの抽出、サポート対象のプロバイダー、データの取り扱い、コストについても紹介します。

ABBYY Vantage は、自然言語の指示に基づいて文書データを抽出、分類、理解するために、外部の **大規模言語モデル (LLM) ** を使用します。Vantage 自体がモデルをホストするのではなく、**Anthropic**、**Google AI Studio (Gemini)**、**Microsoft Foundry**、**Mistral AI**、**OpenAI ChatGPT** などの LLM プロバイダーに接続します。

<Note>
  LLM 機能は現在、ABBYY Advanced Designer の Document Skills でのみ利用できます。LLM 接続は、テナント レベルで **ADMIN → Configuration → Connections** から設定します。
</Note>

<div id="how-llms-work-in-vantage">
  ## Vantage での LLM の仕組み
</div>

Vantage では、LLM を次の 2 つの構成要素で利用します。

* **LLM 接続** - Vantage を LLM プロバイダー に接続するためのテナント レベルの認証情報です。接続はテナント全体で共有され、どの Skill からでも再利用できます。
* **プロンプトベースの抽出** - Advanced Designer のアクティビティで、ドキュメントと自然言語の prompt を接続先の LLM に送信し、レスポンスを出力フィールドにマッピングします。

一般的な設定の流れは、次のとおりです。

<Steps>
  <Step title="LLM 接続を設定する">
    テナント管理者が **ADMIN → Configuration → Connections** で provider への接続を追加します。手順については、[LLM 接続を設定する](/ja/vantage/documentation/skills/connections) を参照してください。
  </Step>

  <Step title="プロンプトベースのアクティビティを追加する">
    Advanced Designer で、Document Skill に **Prompt-based** アクティビティを追加し、使用する LLM 接続を選択します。手順については、[プロンプトベースのアクティビティでデータを抽出する](/ja/vantage/documentation/skills/prompt-extraction) を参照してください。
  </Step>

  <Step title="公開して実行する">
    Skill を公開すると、選択した接続が Vantage Web Portal の **Skill Catalog → \[skill] → Parameters** でその Skill の既定値になります。テナント管理者は、再公開しなくても環境ごとにこの設定を上書きできます。詳細については、[Document skill パラメーター](/ja/vantage/documentation/skill-designer/skill-parameters/document-skill-params) を参照してください。
  </Step>
</Steps>

<div id="when-to-use-llms">
  ## LLM の利用が適している場面
</div>

プロンプトベースの LLM 抽出は学習データを必要とせず、新しいフィールドやレイアウトにもすばやく対応できます。抽出のたびに外部 API を呼び出すため、トレーニング済みモデルと比べてコストが高く、処理速度も遅くなります。また、実行ごとに結果がわずかに異なる場合があります。

| プロンプトベースの LLM 抽出を使用する場合            | 従来型の抽出を優先する場合                          |
| :--------------------------------- | :------------------------------------- |
| 文書のレイアウトが可変的、または半構造化である            | 文書が高度に構造化されている、またはテンプレートベースである         |
| 学習データがほとんどない、またはまったくない             | 大量の文書を処理するため、文書あたりのコストをできるだけ低く抑える必要がある |
| 迅速にプロトタイプを作成したい、またはフィールドをすばやく追加したい | 高速で決定的かつ再現可能な結果が必要である                  |
| 文書が複数の言語にまたがる                      | 処理をオフラインで実行する必要がある                     |

<div id="data-handling-and-security">
  ## データの取り扱いとセキュリティ
</div>

Skill で LLM 接続を使用する場合、ドキュメントの内容は接続先の外部プロバイダーに送信され、プロバイダーの利用条件とデータ ポリシーに従って、そのプロバイダーのインフラストラクチャ上で処理されます。データ レジデンシおよびコンプライアンスの要件を満たすプロバイダーを選択してください。**Microsoft Foundry** は、Azure ベースのデータ レジデンシとコンプライアンス制御をサポートしています。

各接続に保存されている認証情報を保護してください。

* API キーを共有したり、接続の説明に含めたりしないでください。
* 認証情報は定期的に更新してください。
* 開発用と本番用で別々の接続を使用してください。
* 各キーには、必要最小限の権限のみを付与してください。

<div id="cost-and-token-usage">
  ## コストとトークン使用量
</div>

LLM の利用料金は、処理されたトークン数に基づいてプロバイダーから請求されます。コストは、ドキュメントの長さ、プロンプトの複雑さ、モデルに送信するドキュメント形式、抽出するフィールド数に応じて増加します。使用状況はプロバイダーのダッシュボードで確認し、単純なタスクには、より小型で高速なモデルを使用してください。

<div id="supported-providers-and-models">
  ## サポート対象のプロバイダーとモデル
</div>

Vantage は複数の LLM プロバイダーをサポートしており、各プロバイダーにはそれぞれ固有の接続設定項目とモデルがあります。最新の一覧については、[サポートされている LLM プロバイダーとモデル](/ja/vantage/documentation/llms/supported-providers-models)を参照してください。

<div id="whats-next">
  ## 次のステップ
</div>

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="LLM 接続を設定する" icon="plug" href="/ja/vantage/documentation/skills/connections">
    LLM プロバイダーへのテナントレベルの接続を設定します。
  </Card>

  <Card title="プロンプトベースのアクティビティでデータを抽出する" icon="wand-magic-sparkles" href="/ja/vantage/documentation/skills/prompt-extraction">
    Advanced Designer でプロンプトベースの抽出アクティビティを作成します。
  </Card>

  <Card title="サポートされている LLM プロバイダーとモデル" icon="table" href="/ja/vantage/documentation/llms/supported-providers-models">
    プロバイダー、接続フィールド、モデル例を比較します。
  </Card>
</CardGroup>

<div id="related-topics">
  ## 関連トピック
</div>

* [Skill Designerの概要](/ja/vantage/documentation/skill-designer/skill-designer)
* [Document skill パラメーター](/ja/vantage/documentation/skill-designer/skill-parameters/document-skill-params)