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コース

OpenAI API で開発する AI システム

中級スキルレベル

更新済み 2026/04

OpenAI APIを活用して、AIアプリを本番環境対応に。

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OpenAIArtificial Intelligence

3 時間

11 ビデオ

36 演習

2,800 XP

20,601

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コースの説明

この OpenAI API コースで、AI アプリケーションを本番運用に備えましょう。OpenAI API 上での開発におけるベストプラクティス（モデレーションや検証、テスト、安全性向上の取り組み）を学びます。さらに、function calling を使って外部システムや API と連携する方法も習得します。本コースは「Working with the OpenAI API」で紹介した OpenAI の基本機能と、「Prompt Engineering with the OpenAI API」で学ぶプロンプト作成のベストプラクティスを土台に、PoC から本番運用レベルのシステムへと引き上げることを目指します。

前提条件

Python Toolbox Prompt Engineering with the OpenAI API

1

Structuring End-to-End Applications

Learn how to seamlessly incorporate the OpenAI API into more complex systems, mastering the art of manipulating the response format and adeptly handling errors. This chapter provides essential knowledge for those looking to build components of AI systems that are not just interactive but also robust and efficient.

Structuring an API call

Decoding the response

Formatting model response as JSON

Handling errors

Interpreting error messages

Handling exceptions

Avoiding rate limits with retry

Batching messages

Setting token limits

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2

Function Calling

Dive into the mechanics of function calling, where you'll master defining parameters to call specific functions, extracting structured data, and working with multiple functions. Learn to seamlessly integrate external APIs and manipulate responses to communicate with other systems, to develop enhanced AI system interactions.

Defining function calling

Function calling definition

Function calling steps

Extracting structured data from text

Using the tools parameter

Building a function dictionary

Extracting the response

Working with multiple functions

Parallel function calling

Setting a specific function

Avoiding inconsistent responses

Calling external APIs

Defining a function with external APIs

Calling an external API

Handling the response with external API calls

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3

Best Practices for Production Applications

Elevate your OpenAI API skills to follow the industry's best practices. Learn to moderate content with precision, validate model behavior for consistency, and implement safety measures for secure API usage. This final chapter is an essential part of building robust AI-powered applications.

Mitigating prompt injection

Moderation API

Adding guardrails

Potential for model errors

Adversarial testing

Safety best practices

Minimizing model risks

Including end-user IDs

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OpenAI API で開発する AI システム

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