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Glob.AI OS
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目次
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2529
概要
はじめに
ハブ
エージェンティックハブ
ホーム
ディスカバー
ソリューション
マイスペース
お気に入り
コレクション
作成済み
ビルド
エージェント
エージェントダッシュボード (Agents Dashboard)
エージェントの設定タブ
エージェントの AI およびツール タブ (AI and Tools Tab)
エージェントの JSON タブ
エージェントの作成方法
エージェントを手動で作成する方法
データコレクターエージェントを手動で作成する方法
Deep Analysis エージェントを手動で作成する方法
Web 検索エージェントを手動で作成する方法
Web Page Builder エージェントを手動で作成する方法
ソーシャルメディアコンテンツクリエイターエージェントを手動で作成する方法
Legal Contract Analyzer エージェントを手動で作成する方法
Marketing Manager Agent を手動で作成する方法
Product Description Generator Agent 手動で作成する方法
General Knowledge Chat エージェントを手動で作成する方法
エージェントの推論戦略
エージェンティックプロセス
エージェンティックプロセスの作成方法
エージェンティックプロセスにおける Condition ノード
エージェントプロセス内のエージェントおよびタスクのためのプロンプト作成
フロー
Flow Builder のユーザーガイド
フロー内の変数管理
フロー会話履歴
フロー内のユーザーメトリクス
フロー内のメッセージメトリクス
フロー設定 (Flows Configuration)
ファイルサポート
フローセクション
フローを作成するためのインタラクション
変数コンポーネントの高度な使い方
スクリプトコンポーネントの使用例
フローの作成方法
条件付きコンポーネントを使用してフローを作成する方法
インターネット検索を使用したフローの作成方法
Teams を通じてフロー を公開する方法
Slack を通じてフローを公開する方法
Web ページでフローを公開する方法
WhatsApp クライアントを通じてフローを公開する方法
B2Chat を介して WhatsApp クライアント経由でフローを公開する方法
フローを B2Chat に接続する方法
統合 (Integrations)
ツール
統合ダッシュボード (Integrations Dashboard)
統合の詳細タブ
統合のセキュリティスキームタブ
統合の統合パラメータータブ
統合のツールパラメータータブ
パブリック統合
設定不要のパブリック統合
RAG 統合 (RAG Integrations)
構成が必要なパブリック統合
コードインタープリター統合
メール連携
メール（ユーザー同意）連携
Firecrawl 統合
Google ドライブ（サービスアカウント）統合
Google ドライブ（ユーザー同意）統合
Jira Atlassian 統合
SerpAPI Web 統合
SharePoint（Microsoft）連携
ウェブ検索統合 (Web Search Integration)
プライベート統合 (Private Integration) の作成方法
シークレットを作成する方法
実行
管理
ソリューション
コンソール
コーポレートハブ
統合 (Integrations)
ツール
統合ダッシュボード (Integrations Dashboard)
統合の詳細タブ
統合のセキュリティスキームタブ
統合の統合パラメータータブ
統合のツールパラメータータブ
パブリック統合
設定不要のパブリック統合
RAG 統合 (RAG Integrations)
構成が必要なパブリック統合
コードインタープリター統合
メール連携
メール（ユーザー同意）連携
Firecrawl 統合
Google ドライブ（サービスアカウント）統合
Google ドライブ（ユーザー同意）統合
Jira Atlassian 統合
SerpAPI Web 統合
SharePoint（Microsoft）連携
ウェブ検索統合 (Web Search Integration)
プライベート統合 (Private Integration) の作成方法
シークレットを作成する方法
インテリジェンスハブ
モデル
コンソール
プロジェクトオプション
ダッシュボード
プロジェクトタブ
ユーザータブ
トークンタブ
API タブ
アシスタント
データアシスタントとチャット (Chat with Data Assistant)
データアシスタントを使用してチャットを作成する方法
Chat with Data Assistant 用のメタデータを生成する方法
ファイルサポート
スタートページ
RAGアシスタント
RAG アシスタントの作成と設定方法
ファイル形式
設定の更新
構成 - 一般情報
設定 - プロンプト
構成 - 取得
設定 - スタートページ
インデックス設定
対応ベクトルストアプロバイダー
高度な設定
コンテキストプロンプトテンプレート
ベクトルストア検索オプション (VectorStore Search Options)
セルフクエリ ユースケース
親ドキュメント取得
Azure AISearch 検索オプション
プロファイルメタデータ設定
ドキュメントメタデータ
フィルタ演算子
多値フィルタ演算子
IsMatch フィルタ演算子 (IsMatch Filter Operator)
インジェストプロバイダー (Ingestion Provider)
Globant Enterprise AI（デフォルト）
llamaParse
レガシー
検索および再ランク付け (Retrieve and Rerank)
マルチモーダルRAG
ファイルサポート
スタートページ
リクエスト
API トークン
ユーザーアクセス権管理
ロール
メンバー
特定のドメインからのユーザーにフロントエンドアクセスを許可する方法
ワークスペース (Workspace)
ラボ
組織オプション (Organization Options)
プロジェクト
プロジェクト使用制限
使用状況ダッシュボード (Usage Dashboard)
アダプションダッシュボード (Adoption Dashboard)
ユーザータブ
プラットフォームタブ
メンバー
API トークン
設定 (Settings)
エージェントの公開
リンクを使って他の利用者とエージェントとの会話を共有する
オブザーバビリティ
ジョブ
プロセス
ファイル
推論戦略
スーパー管理者オプション
組織
組織設定
組織の使用制限
RAG システムパラメーター
リクエストを再処理し、サマリーテーブルをロードする
開発
API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）
アクセス制御 API (Access Control API)
エージェンティックプロセス API
エージェンティックプロセス API - 定義エンドポイント
エージェンティックプロセス API - 実行エンドポイント
エージェント API
アナリティクス API
Analytics API - ダッシュボードのプロジェクトタブ エンドポイント
Analytics API - ダッシュボードのユーザータブエンドポイント
Analytics API - ダッシュボードのエンドポイント内「トークン」タブ
Analytics API - ダッシュボードのエンドポイントにある API タブ
Analytics API - 使用状況ダッシュボードエンドポイント
アナリティクス API - アダプションダッシュボードのユーザータブエンドポイント
アナリティクス API - アダプションダッシュボードのプラットフォームタブ エンドポイント
アシスタント API
チャット API (Chat API)
RAG サンプルとチャット API
埋め込み API
評価 API
DataSet API
評価プラン API (Evaluation Plan API)
評価結果 API
フィードバック API
ファイル API
API を使用したファイルのアップロードおよび管理方法
画像 API
統合 API (Integrations API)
LLM API
組織 API
omni-parser API
geai インジェストロバイダー
GEAI インジェストプロバイダーパラメーター
GEAI インジェストプロバイダーの例
omni-parser llamaParse プロバイダー
RAG アシスタント API
RAG ドキュメント API
リランク API
応答 API
セキュリティ API
システム API
ツール API
使用制限 API
ビデオ生成 API
エラーコード
SDK（ソフトウェア開発キット）
Python SDK - PyGEAI
PyGEAI の始め方
PyGEAI を介した API リファレンス
PyGEAI API 認証
PyGEAI を介した解析API
PyGEAI を介した Chat API
PyGEAI 経由での Organization API
RAG Assistants API via PyGEAI
PyGEAI を使用した埋め込み API
PyGEAI コードサンプル
PyGEAI 経由のラボ
PyGEAI を使用したラボ
PyGEAI を使用したラボのコードサンプル
PyGEAI コードサンプルによるラボ - ツール
PyGEAI コードサンプルによるラボ - 推論戦略
PyGEAI コードサンプルによるラボ - エージェント
PyGEAI コードサンプルによるラボ - エージェントプロセス
PyGEAI - The Runner クラス
geai spec コマンド - geai-cli
geai migrate clone-project コマンド
geai migrate clone-project diff コマンド
geai migrate clone-project コマンドサンプル
geai migrate clone-project コマンドのトラブルシューティング
PyGEAI デバッガー
MCPおよびA2Aサーバーを使用したツールのインポート
エージェントを A2A プロトコルを使用して公開する方法
外部エージェントをA2Aプロトコルを使用して統合する方法
Ingestion SDK
JSON設定ファイルを使用したフロントエンド外観のカスタマイズ
JSON 設定ファイルを使用した分析とセッション記録の設定
評価
AIアシスタントを評価する方法
評価指標
LLM（大規模言語モデル）
対応チャットモデル
非推奨モデル
トピック別のモデル推奨事項
対応している埋め込みモデル
プロンプトで変数を使用する
トークン
マルチモーダルモデルのファイルサポート
API を使用したファイルのアップロードおよび管理方法
マルチモーダルモデルとファイル形式のサポート
AI駆動の負荷分散
APIを介して組み込みのウェブ検索ツールを使用してLLMを利用する方法
推論能力を持つLLM
ガードレール
アシスタントに適用されるガードレール
RAG アシスタントに適用されるガードレール
アシスタント API を使用したガードレールのサンプル
リリース
ノート
デプロイガイド
コンポーネント
次回リリース予定
リソース
定義と概念
エージェント
エージェンティックプロセス
フロー
エージェンティックプロセスとフローの違い
アシスタント
データアシスタントとチャット (Chat with Data Assistant)
RAG アシスタント
アシスタントとエージェントの違い
トラブルシューティング
埋め込み
評価プラン
ファイルアップロード
RAG
LLM
ベクトルストア
geai migrate clone-project
サポート
技術的な問題を報告し、サポートチケットを開く方法
ライフサイクル
セキュリティコンプライアンス
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Created: 2026年5月1日 -
最終更新日: 2026年5月20日
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最終更新日: 2025年08月 | © GeneXus. All rights reserved. GeneXus Powered by Globant
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