【動画レポ】SAP Build Code × Joule × Generative AI hub 使ってみた〜【SAP Inside Track Tokyo 2024】Week2 | Digital Transformation with Cloud ERP & AIから #sitTokyo #chillSAP #SAPCommunity
今回はSAPのユーザーグループであるChill SAPさんの年次イベント「SAP Inside Track Tokyo 2024」の動画からのピックアップです。
今回はWeeK2のAI関係のセッションから「SAP Build Code × Joule × Generative AI hub 使ってみた」をとりあげます。１年経って見てみたらSAPの世界にも生成AIの波が来ています。さっそくその内容をレポートしてみたいと思います。
はじめに
本セッションの目的
・SAP Build CodeのJouleによるコード生成機能とその生産性効果の確認
・SAP Generative AI Hubを活用したAI機能の実践ポイントの把握
どういうアプリを構築したか？
・ToDoを作成したら生成AIがモチベーションアップのコメントを返す
・SAP Build CodeとGenerative AI Hub、Joule を使用
システムアーキテクチャ
・２つのモデル（OpenAIとfalcon）を使用
SAP Build Code Joule機能について
Jouleで利用できるコード生成機能
・Data MOdel & Service Creationでのプロンプトがメイン
アプリの要件を記載しデータモデル、サービス、サンプルデータを構築
・サンプルデータのみを生成する機能
・アプリのロジックを生成する機能
・UIを生成する機能
・日本語でも動作するが基本的には英語のほうが制度が高い。
・モデルの生成をしそれを適用するステップ
・サンプルデータは初期プロンプトで生成される
・生成されたサンプルデータをプロンプトで修正もできる
SAP AI Core：Generative AI Hub
・シナリオの中にファウンデーションモデルが有る
・コンフィグを作ることで複数のモデルを利用することができる
・デプロイメントの中にAPIのエンドポイントがある
そこにREST APIを投げると回答が返ってくる
・BODYのデータをJSONで送る
・temperatureなど最適化のためのパラメータを設定
コメントを投入すると必要なモチベーションを上げる回答が返る。
モデルを切り替えて使う
SAP Build Core：Generative AI Hub API Call
・API コールするところはJSONもしくはコード上にアドコードでできる
・必要なプロンプトとパラメータを定義してコール
Demo
プロンプトエディター
エンドポイントの確認
Build Code
・プロンプトによりコードが生成される
完成したアプリケーション
・AIからコメントが返ってくる
まとめ
SAP Build CodeのJouleによるコード生成
・データモデルの構築、サービス、サンプルデータを構築する手間が省ける
・ただし複雑なプロンプトの場合は処理ができないケースも有り
・日本語も使えるが、英語のほうが精度が良い
SAP Generattive AI Hubを活用してAI機能の実績ポイント
・モデルで回答が異なり、コスト等もありプロンプト＆パラメータ検討が必要
・使えるモデルはGenerative AI Hubのエコシステムで選定されたもののみ
全体総括
・デモ構築を通して、生成AIの登場により生産性が上がり、多様なアプリケーション構築が可能であることを実感
・AIの理解はまず動かすこと、BTPのツール群で簡単に検証できる
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