IronPDFでC#のPDFにOpenAIを使う方法

IronPDFのAIエクステンションはC#アプリケーションでOpenAIによるPDFの拡張を可能にします。 最小限のコードでMicrosoft Semantic Kernelを使って要約、クエリ、記憶機能を追加する。

OpenAIは、高度な人工知能技術を開発するAI研究所です。 APIを通じてアクセス可能な強力な言語モデルを提供し、開発者がアプリケーションにAI機能を統合できるようにします。

IronPdf.Extensions.AINuGetパッケージは、PDF処理にOpenAIをもたらします：要約、クエリ、記憶。 Microsoft Semantic Kernel 上に構築されたこのSDKは、.NETアプリケーションにおけるAIサービスの統合を簡素化します。 PDF文書から洞察を抽出し、質問に答え、要約を自動的に生成します。

主な使用例としては、大量の文書の処理、レポートからの情報の抽出、クイックレビューのサマリーの作成、インテリジェントな文書管理システムの構築などがあります。 統合は、1回限りの要約と、さまざまなアプリケーションの継続的なクエリの両方をサポートします。 その他のPDF機能については、IronPDFの包括的なドキュメントをご覧になるか、HTMLからPDFを作成するについて学んでください。

クイックスタート：IronPDFとOpenAIでPDFを要約する

IronPDF in C#でOpenAIのPDF処理ワークフローへの統合を始めましょう。 この例では、わずか数行のコードでPDFをすばやく要約しています。

必要なパッケージ

• IronPdf。
• IronPDF.Extensions.AI
• Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Memory

AI機能を実装する前に、Azure OpenAIをセットアップしてください。 Azure OpenAI ServiceにアクセスできるAzureサブスクリプションが必要です。 このサービスは、本番アプリケーションにエンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンスを提供します。 詳しい説明はIronPDFインストールの概要をご覧ください。

OpenAIでPDFを要約するには？ OpenAIの機能を使用するには、AzureエンドポイントとAPIキーでセマンティックカーネルを設定します。 PDFドキュメントをインポートし、`Summarize`メソッドを使用して要約を生成します。 要約機能は、さまざまなPDFタイプに対応しています： - スキャン文書（OCRと組み合わせた場合） - 複数の列を持つ複雑なレイアウト - 画像や表を含む文書 IronPdfはテキストコンテンツを抽出し、AIモデルを通して処理します。 異なるフォーマットについては、[DOCXをPDFに変換する](https://ironpdf.com/how-to/docx-to-pdf/)または[MarkdownをPDFに変換する](https://ironpdf.com/how-to/md-to-pdf/)をご覧ください。 ブラケットオープン 注意: `SKEXP0001`, `SKEXP0010`, `SKEXP0050` のエラーが発生するかもしれません。 これらを抑制するために、`.csproj`ファイルにこれを追加してください： ```xml$(NoWarn);SKEXP0001,SKEXP0010,SKEXP0050``` ブラケットを閉じるここでは、C#でSemantic Kernelを使ってPDFを要約する方法を紹介します： ```csharp :path=/static-assets/pdf/content-code-examples/how-to/openai-summarize.cs ``` コードはセマンティックカーネルとメモリーストアの両方を初期化します。 メモリストアは、継続的なクエリ中にコンテキストを維持します。 以下の中からお選びください： - **VolatileMemoryStore**：開発とテストのためのインメモリストレージ - **ChromaMemoryStore**：プロダクション用の永続的なベクターデータベース - **その他のストア**：Azure Cognitive Search、Qdrantなど。 本番では、エラー処理と[カスタム・ロギング](https://ironpdf.com/how-to/custom-logging/)を実装して、AI操作を追跡してください。 複数のドキュメントを同時に処理するための [async とマルチスレッド](https://ironpdf.com/how-to/async/)について説明してください。 ### 要約出力はどのように見えますか?

要約は、主要なトピック、重要な事実、関連する詳細を抽出し、簡潔な文書の概要を提供します。 AIモデルは、重要なコンテンツを識別して優先順位を付け、長い文書をすばやく理解できるようにします。 ## PDFを継続的にクエリするにはどうすればよいですか? 単一のクエリは、すべてのシナリオに適合するわけではありません。 [`IronPdf.Extensions.AI`](https://www.nuget.org/packages/IronPdf.Extensions.AI)パッケージは、継続的なクエリのための`Query`メソッドを提供します。 会話型インターフェース、調査ツール、またはユーザーが同じ文書について複数の質問をする文書分析アプリケーションを構築する。 継続的なクエリにより、会話の文脈を維持し、フォローアップの質問や説明を可能にします。 最適な用途: - ドキュメントを参照するカスタマーサポートシステム - 条文解釈が必要な法律文書の分析 - 複雑な教材を学習するための教育用アプリケーション - 特定の情報を抽出する調査ツール 処理を強化するために、[テキストと画像を別々に抽出する](https://ironpdf.com/how-to/extract-text-and-images/)か、[PDF圧縮](https://ironpdf.com/how-to/pdf-compression/)を実装して、AI処理の前に大きなドキュメントを最適化することを検討してください。 ```csharp :path=/static-assets/pdf/content-code-examples/how-to/openai-summarize.cs ``` 連続クエリシステムは、質問のセマンティクスを理解するためにエンベッディングを使用し、正確で文脈に沿った応答を提供します。 各クエリは、ドキュメントのコンテンツに対して処理され、AIが会話の履歴を保持することで、より関連性の高い回答が得られます。 大規模なドキュメントや同時ユーザーに対して最適なパフォーマンスを得るためには、キャッシュ戦略を実装し、[IronPDFのパフォーマンス最適化](https://ironpdf.com/troubleshooting/ironpdf-performance-assistance/)テクニックを探求してください。 本番環境では、レート制限と適切な[ライセンス キー管理](https://ironpdf.com/how-to/license-keys/)を考慮してください。 機密文書を扱う場合は、適切なセキュリティ対策を実施してください。 IronPDFはAI処理の前後にPDFを保護するための様々な[セキュリティと暗号化](https://ironpdf.com/how-to/pdf-permissions-passwords/)オプションを提供します。