# コードの基本ステップ

> コードの基本ステップ - コードを使用して、外部ベクターデータベースとLLMを作成および検証します。包括的なGenAIの概要を説明します。

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## Primary page

- [コードの基本ステップ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/genai-code/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

> [!NOTE] 本機能の提供について
> DataRobotのGenAI機能はプレミアム機能です。詳細については、DataRobotの担当者にお問い合わせください。 DataRobotの試用版では、この機能を制限付きでお試しいただけます。

コードファーストのユーザー向けに、以下のセクションでは、外部ベクターデータベースとLLMを作成および検証するコードサンプルを提供します。 さらに、エンドツーエンドのノートブックを使用して、GenAI機能の包括的な概要を説明します。

DataRobot GenAIを使用する際の [注意事項のリスト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/genai-consider.html.md) を参照してください。

| トピック | 説明 |
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| エンドツーエンドのコードファースト生成AIエクスペリメント | DataRobotがPython APIクライアントで提供する生成AI機能の包括的な概要。 |
| ベクターデータベースの作成とデプロイ | 組み込まれた埋め込みモデルを用いたDataRobotのベクターデータベースを、Python SDKを使用して作成およびデプロイする方法。 カスタム埋め込みモデル（BYO埋め込み）については、以下の別のノートブックを参照してください。 |
| ChromaDBベクターデータベースの作成 | メタデータのフィルター機能を備えたChromaDBのインメモリーベクターストアを、カスタムモデル内にロードしてホストする方法。 |
| Qdrantベクターデータベースの構築とホスト | DataRobotのPython APIクライアントを使用して、Qdrantベクターデータベースを構築、検証し、DataRobotアプリケーションに登録する方法。 |
| BYO埋め込みからのベクターデータベースの作成 | BYO（Bring-your-own）埋め込みから外部ベクターデータベースを構築、検証、登録する方法。 |
| コードでの外部LLMの作成 | DataRobotのPython APIクライアントを使用して外部LLMを設定および検証する方法。 |
| ボルトオンのガバナンスAPIを使う | OpenAI Pythonライブラリを使用して、デプロイされたLLMブループリントにチャット補完リクエストを行う方法。 |
| DataRobot LLM Gatewayの使用 | OpenAIのPythonライブラリを使用して、DataRobot LLM Gatewayに直接チャット補完リクエストを行う方法。 |