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CData
こんにちは！リードエンジニアの杉本です。
CData API Server と ADO.NET Provider / JDBC Driver for AmazonS3 を使って、AI アシスタントPEP(https://pep.work/) から Amazon S3 に接続して、チャットボットでリアルタイムAmazon S3データを使った応答を可能にする方法を説明します。
次のステップに従い、セキュアな REST API サービスを立ち上げます
API Server はサーバー上で稼働します。Windows 版は、製品に組み込まれているスタンドアロンのサーバーかIIS に配置して稼働させることができます。Java 版では、Java servlet コンテナにAPI Server のWAR ファイルを配置します。 デプロイの詳細は製品ヘルプを参照してください。API Server を Microsoft Azure、 Amazon EC2、Heroku にデプロイする方法はKB に記事があります。
API Server の管理コンソールで［設定］→［接続］から新しい接続を追加してAmazon S3 を追加します。
Amazon S3 のアイコンがデフォルトのAPI Server の接続先にない場合には、API Server がJava 版の場合はJDBC Drivers、API Server がWindows 版の場合はADO.NET Data ProvidersからAmazon S3 ドライバーをAPI Server と同じマシンにインストールして、API Server を再起動します。
Amazon S3 への接続に必要な認証情報を入力します。接続のテストを行い、接続を確認して、設定を保存します。
Amazon S3 リクエストを認可するには、管理者アカウントまたはカスタム権限を持つIAM ユーザーの認証情報を入力します。AccessKey をアクセスキーID に設定します。SecretKey をシークレットアクセスキーに設定します。
Note: AWS アカウント管理者として接続できますが、AWS サービスにアクセスするにはIAM ユーザー認証情報を使用することをお勧めします。
尚、CData 製品はAmazon S3 のファイルの一覧表示やユーザー管理情報の取得用です。S3 に保管されているExcel、CSV、JSON などのファイル内のデータを読み込みたい場合には、Excel Driver、CSV Driver、JSON Driver をご利用ください。
IAM ユーザーの資格情報を取得するには：
AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには：
多くの場合、認証にはAWS ルートユーザーのダイレクトなセキュリティ認証情報ではなく、IAM ロールを使用することをお勧めします。RoleARN を指定することでAWS ロールを代わりに使用できます。これにより、CData 製品は指定されたロールの資格情報を取得しようと試みます。
（すでにEC2 インスタンスなどで接続されているのではなく）AWS に接続している場合は、ロールを引き受けるIAM ユーザーのAccessKey とSecretKey を追加で指定する必要があります。AWS ルートユーザーのAccessKey および SecretKey を指定する場合、ロールは使用できません。
SSO 認証を必要とするユーザーおよびロールには、RoleARN およびPrincipalArn 接続プロパティを指定してください。各Identity Provider に固有のSSOProperties を指定し、AccessKey とSecretKey を空のままにする必要があります。これにより、CData 製品は一時的な認証資格情報を取得するために、リクエストでSSO 認証情報を送信します。
接続を確立後、［設定］→［リソース］の画面で からREST API として公開するエンティティを選択します。
［設定］→［ユーザー］からAPI にアクセスできるユーザーの認証設定を行います。API Server はトークンでの認証を行うことができます。 IP アドレスでAPI へのアクセスを制限することも可能です。デフォルトではローカルマシンからのアクセスのみが許可されています。SSL の設定も可能です。
オンプレミスRDB やExcel/CSV などのファイルのデータを使用する場合には、API Server のCloug Gateway / SSH ポートフォワーディングが便利です。是非、Cloud Gatway の設定方法 記事を参考にしてください。
前項まででAPI ができたので、ここからはPEP 側での設定作業です。
PEP 側ではあらかじめSlack などのアプリケーションを構成しておきます。ここにAPI Server をコールするAI アシスタントのシナリオを追加していきます。
具体的にAPI連携を含めたシナリオを作っていきます。
これで保存すると、API ノードが使えるようになります。
最後に後続の対話ノードを構成し、取得した検索結果を表示します。
対話ノードの応答文には、以下のような文章を埋め込みます。
検索結果は以下のとおりです。
{% for item in state.scenario_4.api_response.film_search.value %}
フィルムID：{{ item.FID }}
タイトル : {{ item.title }}
値段：{{ item.price }}
カテゴリー：{{ item.category }}
俳優： -----
{% endfor %}
ここでポイントになるのは、API Server から受け取るJSONのレスポンスの分解方法です。
API Server のレスポンスはオブジェクト直下にvalueという配列要素があり、このレスポンスは「{{state.scenario_4.api_response.film_search.value}}」の形でアクセスできます。
設定イメージ：state.シナリオID.api_response.APIノード名.value
これを「FOR」での繰り返し処理で取得して、文章として表示する仕組みになっています。
これで設定は完了です。実際に動かしてみると、Amazon S3 →API Server → PEP 経由でデータを取得して表示していることがわかるかと思います。
CData API Server は、無償版および30日の無償トライアルがあります。是非、API Server ページ から製品をダウンロードしてお試しください。
