mdx MaaSのAPIでLLM-jp-4を使う 第2回：文章の要約と情報の抽出 mdx MaaSのAPIでLLM-jp-4を使う 第2回：文章の要約と情報の抽出
東京大学鈴村研究室が運用するmdx MaaSのAPIを通じてLLM-jp-4を活用し、文章の要約や構造化情報抽出を行う方法を解説する連載第2回。
English summary
- Second installment of a series on using LLM-jp-4 via the mdx MaaS API, focusing on practical text summarization and structured information extraction techniques.
東京大学鈴村研究室が中心となって運用するmdx MaaSは、NII（国立情報学研究所）主導のllm-jp">LLM-jpチームが開発した最新オープンLLMを安全に利用できるβ環境を提供しています。本記事はその連載第2回にあたり、llm-jp">LLM-jp-4を用いた文章要約と情報抽出の実践的な手法を取り上げています。
連載形式であることから、第1回でAPI接続の基本設定を扱ったと推測されます。第2回では要約プロンプトの設計や、JSONなどの構造化フォーマットでの情報抽出といった応用的なユースケースが中心になると考えられます。詳細な実装例やプロンプト内容については元記事を参照してください。
The mdx MaaS platform, operated primarily by the Suzumura Laboratory at the University of Tokyo, offers users a beta environment for safely accessing cutting-edge open large language models developed by the llm-jp">LLM-jp consortium led by the National Institute of Informatics (NII). llm-jp">LLM-jp-4 is the latest model in this domestically developed Japanese LLM series.
This article is the second in a series focused on practical use of the mdx MaaS API. Building on the first installment—likely covering API setup and authentication—this entry addresses applied tasks: summarizing Japanese text and extracting structured information using llm-jp">LLM-jp-4. These are common real-world NLP workflows, and the series aims to lower the barrier for researchers and developers who want to leverage a privacy-conscious, Japan-based LLM infrastructure.
Specific prompt designs, code samples, and output examples are covered in the original Zenn post; readers should refer there for implementation details.
本ページの本文・要約は AI による自動生成です。正確性は元記事 (zenn.dev) をご確認ください。
