完全なAIツールエコシステム

完全なAIツールエコシステム | オリジナル、AI翻訳

Home 2025.02

Jina AI
- Jina AI統合用Pythonスクリプト
- r.jina.aiを使用したURLコンテンツ取得
- s.jina.aiを使用した検索クエリ処理
- Base64エンコーディングとAPI認証
Tavily AI
- LLMアプリケーション向けAI検索API
- セットアップとAPIキー登録
- Pythonクライアント実装
- 検索リクエスト例と使用方法
Open WebUI
- ローカルAIインターフェースのインストール
- サーバー設定と構成
- ローカルモデルへのOllama統合
- インストール時間と要件
Tableau、Scale、Power BI
- ビジネスインテリジェンスプラットフォーム比較
- Tableau 13日間トライアル体験
- Scaleデータプラットフォーム概要
- Microsoft Power BIの機能
OpenRouterの使用
- 中国発行Visaカードの利用可否
- モデルランキングとトレンド分析
- LLM利用カテゴリーとアプリケーション
- Anthropic API利用における香港VPN要件
ElevenLabs AI
- テキスト音声変換API統合
- 音声クローン機能
- 多言語音声生成
- 音声変換用Pythonスクリプト

Jina AI

このPythonスクリプトは、APIキーとコマンドライン引数を使用してJina AIサービスと連携します。主に2つの機能をサポートしています: URLからのコンテンツ取得と検索クエリの実行です。スクリプトは環境変数からJina APIキーを取得し、サービスへの安全なアクセスを確保します。HTTPリクエストにはrequestsライブラリを、検索クエリのデコードにはbase64を使用します。その後、Jina AIサービスからの応答を出力します。

import os
import requests
from dotenv import load_dotenv
import argparse
import base64

load_dotenv()

api_key = os.environ.get("JINA_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("JINA_API_KEY環境変数が設定されていません。")

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--job", type=str, choices=['url', 'search'], help="実行するジョブ(urlまたはsearch)", required=True)
parser.add_argument("--input", type=str, help="ジョブの入力", required=True)
args = parser.parse_args()

if args.job == 'url':
    url = f'https://r.jina.ai/{args.input}'
    headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}'}
    print(f"URL: {url}")
    print(f"Headers: {headers}")
    response = requests.get(url, headers=headers)
    print(response.text)

elif args.job == 'search':
    question = base64.b64decode(args.input).decode('utf-8', errors='ignore')
    url = f'https://s.jina.ai/{question}'
    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {api_key}',
        'X-Engine': 'direct',
        'X-Retain-Images': 'none'
    }
    print(f"URL: {url}")
    print(f"Headers: {headers}")
    response = requests.get(url, headers=headers)
    print(response.text)

else:
    print("--job urlまたは--job searchを指定してください")

Tavily AI

TavilyはLLMアプリケーション向けに設計されたAI検索APIです。ウェブ検索とAI処理を組み合わせることで、高度に関連性の高い検索結果を提供します。

Tavilyを使用するには:

tavily.comでAPIキーに登録
Pythonパッケージをインストール

import os
from tavily import TavilyClient

# 環境変数からAPIキーを取得
TAVILY_API_KEY = os.getenv('TAVILY_API_KEY')

if TAVILY_API_KEY is None:
    raise ValueError("APIキーが見つかりません。TAVILY_API_KEY環境変数を設定してください。")

# 取得したAPIキーでTavilyClientを初期化
tavily_client = TavilyClient(api_key=TAVILY_API_KEY)

# 検索リクエストを実行
response = tavily_client.search("レオ・メッシとは誰ですか？")

# 応答を表示
print(response)

Open WebUI

Open WebUIは優れたツールです。
サーバーを起動するには、以下のコマンドを実行します: pip install open-webui と open-webui serve。
インストールには時間がかかる場合があります（約10分以上）。
Open WebUIはOllamaとよく連携します。

Tableau、Scale、Power BI

Tableau

https://tableau.com

登録後、13日間の試用期間があると通知されました。

出典: tableau.com

Scale

https://scale.com

出典: scale.com

Power BI

https://powerbi.microsoft.com

OpenRouterの使用

中国発行のVisaクレジットカードが利用可能です。
ランキングページでは人気やトレンドのモデルを確認できます。
ロールプレイ、プログラミング、マーケティング、マーケティング/SEO、テクノロジーなどのカテゴリーでLLMモデルの利用方法を確認できます。
香港のユーザーは、Anthropic APIにアクセスするためにVPNがまだ必要です。

ElevenLabs AI

素晴らしい。5ドルでサービスをテストしました。
音声クローン機能は優れています。
音声サンプルは以下:
英語
日本語
スペイン語

import os
import requests
from dotenv import load_dotenv
import argparse
import re

load_dotenv()

api_key = os.environ.get("ELEVENLABS_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("ELEVENLABS_API_KEY環境変数が設定されていません。")

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--file", type=str, help="音声変換用マークダウンファイル", required=False)
parser.add_argument("--text", type=str, help="音声変換用テキスト", required=False)
parser.add_argument("--output", type=str, help="出力ファイル名", required=True)
parser.add_argument("--voice_id", type=str, default="21m00Tcm4TlvDq8iK2G8", help="使用する音声ID")

args = parser.parse_args()

if args.file:
    try:
        with open(args.file, 'r') as f:
            content = f.read()
            # フロントマターを削除
            content = re.sub(r'---.*?---', '', content, flags=re.DOTALL)
            text = content.strip()
    except FileNotFoundError:
        print(f"エラー: ファイルが見つかりません: {args.file}")
        exit(1)
    except Exception as e:
        print(f"ファイル読み込みエラー: {e}")
        exit(1)
elif args.text:
    text = args.text
else:
    print("エラー: --fileまたは--textを指定する必要があります。")
    exit(1)


url = f"https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/{args.voice_id}"

headers = {
  "Accept": "audio/mpeg",
  "Content-Type": "application/json",
  "xi-api-key": api_key
}

data = {
  "text": text,
  "model_id": "eleven_flash_v2_5",
  "voice_settings": {
    "stability": 0.5,
    "similarity_boost": 0.5
  }
}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    with open(args.output, 'wb') as f:
        f.write(response.content)
    print(f"音声ファイルを保存しました: {args.output}")
else:
    print(f"エラー: {response.status_code} - {response.text}")

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