LLM 接続を設定する

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ABBYY Vantage の LLM Connection を使用すると、OpenAI や Microsoft Foundry などのプロバイダーが提供する強力な言語モデルを、ドキュメント処理ワークフローに直接統合できます。これらの Connection により、Document Skill は最先端の AI を活用して、複雑なドキュメントの抽出、分類、および理解の精度を高めることができます。 このセクションで行うこと:

• Connections 設定画面にアクセスする
• 新しい LLM Connection を追加する
• Connection の認証情報と設定を構成する
• Connection をテストする

所要時間: 10〜15 分 サポートされている LLM プロバイダー:

• OpenAI ChatGPT
• Microsoft Foundry

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開始する前に、次の項目を満たしていることを確認してください。

1. ABBYY Vantage Configuration への管理者権限によるアクセス。
2. 選択した LLM プロバイダーから取得した API 認証情報:
   • OpenAI: OpenAI アカウントから取得した API キー
   • Microsoft Foundry: Microsoft Foundry (Azure) から取得した、API キー、完全なエンドポイント URL (/chat/completions パスと API バージョンを含む) 、およびモデル名
3. 利用中の LLM プロバイダーとの有効なサブスクリプション。

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LLM 接続を管理するための［Configuration］エリアに移動します。

1. ABBYY Vantage のインターフェースで、左側のサイドバーにある ADMIN セクションを探します。
2. Configuration (歯車アイコン) をクリックします。

左側のメニューに複数のオプションが表示された Configuration ページが開きます。

• General
• Connections (ここで作業を行います)
• Identity Provider
• Public API Client
• Security Log
• Environment Variables
• IP Restrictions

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Connections の管理インターフェースにアクセスします。

1. 左側の Configuration メニューで Connections をクリックします。

Connections ページには次の内容が表示されます：

• 既存の接続の一覧 (存在する場合)
• 接続の詳細: Name、Description、Used in Skills、Last Updated
• 管理ボタン: Add Connection、Test、Edit、Delete
• 特定の接続を検索するための検索機能

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新しい LLM プロバイダー接続の作成を開始します。

1. Connections ページ上部の + Add Connection ボタンをクリックします。
2. 利用可能な LLM プロバイダーが表示された Add Connection ダイアログが開きます。
   • OpenAI ChatGPT - OpenAI の API への直接接続
   • Microsoft Foundry - Microsoft の Azure インフラストラクチャ上でホストされる OpenAI およびその他の AI モデル
3. 使用するプロバイダーを選択します (この例では Microsoft Foundry を使用します) 。
4. Next をクリックします。

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LLM 接続に必要な情報を入力してください。 Name

• この接続を一意に識別するための名前です
• 例: Microsoft Foundry または Production GPT-4
• Document Skills で接続を選択する際に、この名前が表示されます。

Description

• 任意ですが、指定することを推奨します。
• この接続に関する有用な情報を記載してください。
• 例: 「Microsoft Foundry Connection 1」または「GPT-4 Production API」
• 重要: 説明には機密性の高い認証情報を含めないでください。

必要となる field は、使用する LLM プロバイダーによって異なります。 Api Key

• Azure Portal で取得した Microsoft Foundry の API キー。
• 次の場所で確認できます: Azure Portal → Microsoft Foundry リソース → Keys and Endpoint
• 形式: 長い英数字の文字列
• プレースホルダー例: [API Key Here]

Url

• Microsoft Foundry のエンドポイント URL。
• 次の場所で確認できます: Azure Portal → Microsoft Foundry リソース → Keys and Endpoint
• 形式: https://[resource].cognitiveservices.azure.com/openai/deployments/[model-name]/chat/completions?api-version=2025-01-01-preview
• 例: https://[redacted]resource.cognitiveservices.azure.com/openai/deployments/gpt-4.1-nano/chat/completions?api-version=2025-01-01-preview

Model Name

• Microsoft Foundry でデプロイしたモデルの名前。
• 次の場所で確認できます: Azure Portal → Microsoft Foundry リソース → Deployments
• 例: gpt-4.1-nano, gpt-35-turbo, gpt-4
• デプロイしたモデルのデプロイメント名と完全に一致している必要があります。

API Key

• platform.openai.com から取得した OpenAI の API キー。
• 確認場所: OpenAI Platform → API Keys
• 形式: sk- で始まる文字列

Model

• 使用するモデルを指定します (例: gpt-4, gpt-3.5-turbo)

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保存する前に、接続が正しく構成されていることを確認します。

1. 必要な情報をすべて入力したら、Test ボタンをクリックします。

2. Vantage は、指定した認証情報を使用して LLM プロバイダーへの接続を試行します。
3. テスト結果を確認します：
   • Success (緑のチェックマーク) : 接続は正常に動作しています。
   • Failure (赤い X またはエラーメッセージ) : 認証情報を確認して、もう一度お試しください。

テスト成功:

• 接続の横に緑色のチェックマークが表示されます。
• 接続を保存できる状態です。
• 接続は Document Skills で使用できる準備が整いました。

テスト失敗:

• エラーメッセージを確認し、具体的な問題を特定してください。
• よくある問題:
  • API キーの誤り
  • 無効なエンドポイント URL
  • 誤ったモデル名
  • ネットワーク接続の問題
  • 権限またはクォータの不足

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接続のセットアップを完了します。

1. テストが成功したら、Add ボタンをクリックします。
2. 接続が Connections リストに表示されます。
3. この接続は、テナント内のすべての Skill デザイナーでただちに利用できるようになります。

Connections ページには次の項目が表示されます：

• Connection name: 指定した名前
• Description: 入力した説明
• Used in Skills: この接続を使用している Skill が表示されます
• Last Updated: 現在のタイムスタンプ

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作成済みの接続は後から管理できます。

1. リストから接続を選択します。
2. 編集 ボタン (鉛筆アイコン) をクリックします。
3. 必要なフィールドを更新します。
4. 接続をもう一度テストします。
5. 保存 をクリックします。

1. 一覧から接続を選択します。
2. Test ボタン（再読み込みアイコン）をクリックします。
3. 接続が引き続き正常に動作していることを確認します。
4. これは、トラブルシューティングや認証情報の確認に役立ちます。

1. 一覧から接続を選択します。
2. Delete ボタン (ごみ箱アイコン) をクリックします。
3. 削除を確定します。

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問題: 接続テストでエラーが返されます。 解決策:

• 無効な API キー:
  • キー全体を正しくコピーしたか確認します。
  • 余分なスペースや文字が含まれていないか確認します。
  • 必要に応じて、プロバイダーのポータルでキーを再生成します。
• 無効なエンドポイント URL:
  • URL が完全で、正しい形式になっていることを確認します。
  • URL が Azure リソースと一致していることを確認します。
  • デプロイメント パスにタイプミスがないか確認します。
• 誤ったモデル名:
  • Azure ポータルでデプロイメントが存在することを確認します。
  • スペルと大文字・小文字を確認します（大文字・小文字は区別されます）。
  • デプロイメントがアクティブで、利用可能な状態であることを確認します。
• ネットワークの問題:
  • インターネット接続を確認します。
  • ファイアウォール設定で HTTPS の送信接続が許可されていることを確認します。
  • Vantage インスタンスから LLM プロバイダーに到達できることを確認します。
• クォータまたは権限:
  • サブスクリプションが有効であることを確認します。
  • レート制限を超過していないことを確認します。
  • API キーに必要な権限が付与されていることを確認します。

問題: テストは成功するが、Skill では接続を使用できない。 解決策:

• Skill Designer のページを再読み込みする。
• Skill の設定で接続を再選択する。
• Skill のエラーログを確認して、具体的なエラーメッセージを確認する。
• Skill が公開済みで、ドラフト状態ではないことを確認する。

問題: LLMプロバイダーから想定外の請求が発生する。 解決策:

• どのSkillがその接続を使用しているか確認する。
• 処理ボリュームと頻度を確認する。
• レート制限の導入を検討する。
• プロバイダーのダッシュボードで利用状況を監視する。
• テストには、よりコスト効率の高いモデルを使用する。

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• 暗号化されていないメールやチャットでAPI キーを共有しないでください。
• 認証情報は定期的にローテーションしてください（90 日ごとを推奨）。
• 開発環境と本番環境で別々の接続を使用してください。
• LLM プロバイダーのダッシュボードでアクセスログを監視してください。
• 最小権限の原則を適用し、必要な権限のみを付与してください。
• 緊急時に備えてバックアップ用の認証情報を安全に保管してください。

• 目的や環境が分かるようなわかりやすい名前を使用する
  • 良い例: “Production GPT-4”, “Development Microsoft Foundry”
  • 避ける例: “Connection 1”, “Test”
• 各接続の用途が分かるように説明欄に記載する
  • 含める情報: 環境、ユースケース、オーナー（連絡先）
  • 含めない情報: 認証情報、機密情報
• 問題を早期に検知するために接続を定期的にテストする
  • 月次のレビューのスケジュールを設定する。
  • 認証情報を変更したら必ずテストする。
• どの接続がアクティブか把握するために利用状況を追跡する
  • “Used in Skills” 列を確認する。
  • 未使用の接続はアーカイブまたは削除する。

• 各ユースケースに対して適切なモデルを選択します。
  • シンプルなタスクには、より小さく高速なモデルを使用します。
  • 複雑な抽出には、高度なモデルの使用を限定します。
• プロバイダーがサポートしている場合は、レート制限を実装します。
  • 予期しないコストの急増を防止します。
  • 暴走した処理から保護します。
• 利用パターンを監視します。
  • プロバイダーのダッシュボードで課金アラートを設定します。
  • 月次のコストと利用状況を確認します。
• Document Skills でプロンプトを最適化します。
  • 効率的なプロンプトはトークン使用量を削減します。
  • 最小コストで最良の結果が得られるよう、テストとチューニングを行います。

• 類似したドキュメントタイプをグループ化する
• ユースケースに応じて適切な Document skill を構成する
• 本番利用前にサンプル文書でテストする
• チームの参照用にワークフローを文書化する

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最適な利用シーン:

• 最新の OpenAI モデルに直接アクセスしたい場合
• API キーだけで簡単にセットアップしたい場合
• すでに OpenAI プラットフォームを利用している組織

考慮事項:

• データは OpenAI のインフラ上で処理されます
• OpenAI の利用規約およびデータポリシーが適用されます
• OpenAI アカウントと API アクセスが必要です

最適な用途:

• Azure インフラストラクチャを用いたエンタープライズ向け導入
• データレジデンシー制御が必要な組織
• 他の Azure サービスとの統合
• セキュリティおよびコンプライアンス機能を強化したい場合
• Azure を通じて OpenAI およびその他の AI モデルへアクセスしたい場合
• 既に Azure サブスクリプションを保有している組織

考慮事項:

• Azure サブスクリプションおよび Microsoft Foundry のセットアップが必要
• より詳細な設定が必要（エンドポイント URL のフルパス、モデル名、API バージョン）
• 利用可能なモデルは OpenAI に直接接続する場合とは異なる可能性がある
• URL には次のような完全なパスを含める必要がある: /openai/deployments/[model-name]/chat/completions?api-version=...
• 特化機能の提供やカスタムモデルのホスティングが可能な場合がある

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• OpenAI API ドキュメント: https://platform.openai.com/docs
• Microsoft Foundry: https://azure.microsoft.com/products/ai-foundry
• Azure AI Services ドキュメント: https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/
• サポート: 技術的な支援が必要な場合は ABBYY サポートまでお問い合わせください

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次のことを完了しました:

• ✅ 設定（Configuration）にアクセスした
• ✅ 接続（Connections）の管理画面に移動した
• ✅ 新しい LLM 接続を追加した
• ✅ 接続の認証情報と設定を構成した
• ✅ 接続をテストした
• ✅ 接続の管理方法を習得した

これで、LLM 接続は ABBYY Vantage の Document Skill に高度な AI 機能を提供する準備が整いました。