sap-cloud-sdk-ai

SAP Cloud SDK for AI

関連スキル

• sap-cap-capire：イベントハンドラーパターンや非同期 LLM オーケストレーションなど、AI サービスを利用する CAP アプリケーションの構築に使用します
• sap-ai-core：AI Core プラットフォームのセットアップ、オーケストレーションの設定、モデルのデプロイに使用します
• sap-dependency-security：npm パッケージのアップグレード、ロックファイルのポリシー、安全な依存関係ワークフローに関する強化ガイダンス

SAP AI Core、SAP Generative AI Hub、Orchestration Service 向けの公式 SDK です。パッケージのバージョンは公開レジストリに照らして検証されていますが、AI Core テナントでの実行と、利用可能な正確なモデルについては、対象テナントでの検証が必要です。

このスキルを使用する場面

次のような場合にこのスキルを使用します：

• SAP BTP アプリケーションへの AI／LLM 機能の統合
• チャット補完機能や埋め込み機能の構築
• SAP AI Core 経由で、テナントで承認された OpenAI、Claude、Gemini、Amazon、Mistral、またはその他のモデルファミリーを使用する
• コンテンツフィルタリング、データマスキング、ドキュメントグラウンディングの実装
• LangChain または Spring AI を使用したエージェント型ワークフローの作成
• Prompt Registry を使用したプロンプトの管理
• SAP AI Core での AI モデルのデプロイ

目次

• クイックスタート
• 前提条件
• 接続のセットアップ
• 利用可能なパッケージ
• サポートされているモデル
• 主な機能
• 同梱リソース

クイックスタート

注：このスキルでは、2026-06-15 時点の公開パッケージレジストリの情報に基づき、SAP Cloud SDK for AI JavaScript v2.11.0+ および Java v1.19.0+ を使用します。v1.x から移行する場合は、破壊的変更について V1 から V2 への移行ガイドを参照してください。

JavaScript/TypeScript

npm install @sap-ai-sdk/orchestration@^2

import { OrchestrationClient } from '@sap-ai-sdk/orchestration';

const client = new OrchestrationClient({
  promptTemplating: {
    model: { name: 'gpt-4o' },
    prompt: [{ role: 'user', content: '{{?question}}' }]
  }
});

const response = await client.chatCompletion({
  placeholderValues: { question: 'What is SAP?' }
});
console.log(response.getContent());

Java

<dependency>
  <groupId>com.sap.ai.sdk</groupId>
  <artifactId>orchestration</artifactId>
  <version>${ai-sdk.version}</version>
</dependency>

var client = new OrchestrationClient();
var config = new OrchestrationModuleConfig()
    .withLlmConfig(OrchestrationAiModel.GPT_4O);
var prompt = new OrchestrationPrompt("What is SAP?");
var result = client.chatCompletion(prompt, config);
System.out.println(result.getContent());

前提条件

• Node.js 20+（JavaScript）または Java 17+（Java）
• SAP AI Core サービスインスタンス（extended または sap-internal プラン）
• AI Core の Orchestration deployment（デフォルトのリソースグループに含まれています）

接続のセットアップ

BTP ランタイム（Cloud Foundry/Kyma）

AI Core サービスインスタンスをアプリケーションにバインドします。SDK は VCAP_SERVICES またはマウントされたシークレットを自動検出します。

ローカル開発

環境変数を設定します：

export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}'

または CAP ハイブリッドモードを使用します：

# JavaScript
cds bind -2 <AICORE_INSTANCE> && cds-tsx watch --profile hybrid

# Java
cds bind --to aicore --exec mvn spring-boot:run

接続オプションの詳細については、references/connecting-to-ai-core.md を参照してください。

利用可能なパッケージ

JavaScript/TypeScript

パッケージ	用途
@sap-ai-sdk/orchestration	チャット補完、フィルタリング、グラウンディング
@sap-ai-sdk/foundation-models	モデルへの直接アクセス（OpenAI）
@sap-ai-sdk/langchain	LangChain との統合
@sap-ai-sdk/ai-api	デプロイメント、アーティファクト、設定
@sap-ai-sdk/document-grounding	Pipeline、Vector、Retrieval API
@sap-ai-sdk/prompt-registry	プロンプトテンプレートの管理

Java

アーティファクト	用途
orchestration	チャット補完、フィルタリング、グラウンディング
openai (foundationmodels)	OpenAI モデルへの直接アクセス
core	基本的な接続
document-grounding	Pipeline、Vector、Retrieval API
prompt-registry	プロンプトテンプレートの管理

サポートされているモデル

モデル ID とバージョンはテナントによって異なります。アプリケーションコードに例をコピーする前に、SAP AI Launchpad Model Library または AI Core のモデル一覧 API で対象カタログを確認してください。

モデルファミリーの例

• OpenAI：利用権限がある場合の GPT ファミリーのチャット、マルチモーダル、推論、埋め込みモデル
• Anthropic (AWS)：利用権限がある場合の Claude ファミリーのモデル
• Amazon：利用権限がある場合の Nova／Titan ファミリーのモデル
• Google：利用権限がある場合の Gemini ファミリーのモデル
• Mistral：利用権限がある場合の Mistral ファミリーのモデル

非推奨モデル (代替を使用)

非推奨	代わりに使用
text-embedding-ada-002	text-embedding-3-small/large
gpt-35-turbo (すべてのバリアント)	gpt-4o-mini
gpt-4-32k	gpt-4o
gpt-4 (ベース)	gpt-4o または gpt-4.1
gemini-1.0-pro	gemini-2.0-flash
gemini-1.5-pro/flash	gemini-2.5-flash
mistralai--mixtral-8x7b	mistralai--mistral-small-instruct

主な機能

ストリーミングによるチャット完了

// JavaScript
const stream = client.stream({
  placeholderValues: { question: 'Explain SAP CAP' }
});

for await (const chunk of stream.toContentStream()) {
  process.stdout.write(chunk);
}

// Java
client.streamChatCompletion(prompt, config)
    .forEach(chunk -> System.out.print(chunk.getDeltaContent()));

関数/ツール呼び出し

// JavaScript
const tools = [{
  type: 'function',
  function: {
    name: 'get_weather',
    parameters: { type: 'object', properties: { city: { type: 'string' } } }
  }
}];

const response = await client.chatCompletion({
  placeholderValues: { question: 'Weather in Berlin?' }
}, { tools });

const toolCalls = response.getToolCalls();

コンテンツフィルタリング

// JavaScript
import { buildAzureContentSafetyFilter } from '@sap-ai-sdk/orchestration';

const client = new OrchestrationClient({
  promptTemplating: { model: { name: 'gpt-4o' } },
  filtering: {
    input: buildAzureContentSafetyFilter({ Hate: 'ALLOW_SAFE' }),
    output: buildAzureContentSafetyFilter({ Violence: 'ALLOW_SAFE' })
  }
});

データマスキング

// JavaScript
const client = new OrchestrationClient({
  promptTemplating: { model: { name: 'gpt-4o' } },
  masking: {
    masking_providers: [{
      type: 'sap_data_privacy_integration',
      method: 'anonymization',
      entities: [{ type: 'profile-email' }, { type: 'profile-person' }]
    }]
  }
});

ドキュメントグラウンディング

// JavaScript
const client = new OrchestrationClient({
  promptTemplating: { model: { name: 'gpt-4o' } },
  grounding: {
    grounding_input: ['{{?question}}'],
    grounding_output: ['{{?context}}'],
    data_repositories: [{ type: 'vector', id: 'my-repo-id' }]
  }
});

CAP 統合

SDK は CAP イベントハンドラーとネイティブに統合されています。CAP サービスクラス内で OrchestrationClient を使用すると、CAP サービスに AI 機能を追加できます。

MTA でのサービスバインディング:

resources:
  - name: my-ai-core
    type: org.cloudfoundry.managed-service
    parameters:
      service: aicore
      service-plan: extended

AI を使用した CAP イベントハンドラー:

import { OrchestrationClient } from '@sap-ai-sdk/orchestration';
import cds from '@sap/cds';

export default class AnalysisService extends cds.ApplicationService {
  async init() {
    const client = new OrchestrationClient({
      promptTemplating: {
        model: { name: 'gpt-4o' },
        prompt: [
          { role: 'system', content: 'Analyze and categorize as JSON.' },
          { role: 'user', content: '{{?input}}' }
        ]
      }
    });

    this.on('analyzeText', async (req) => {
      const response = await client.chatCompletion({
        placeholderValues: { input: req.data.text }
      });
      return response.getContent();
    });

    return super.init();
  }
}

重要: 本番環境の LLM 呼び出しには非同期処理を使用してください。 LLM の応答には 30～60 秒かかることがあり、BTP ロードバランサーのタイムアウトを超えてしまいます。202 Accepted を返してバックグラウンドで処理してください:

this.on('analyzeText', async (req) => {
  const entry = await INSERT.into('Results').entries({
    text: req.data.text, status: 'processing'
  });
  cds.spawn(() => processLLM(entry.id, req.data.text, client));
  return req.reply(202, { id: entry.id, status: 'processing' });
});

RAG 用の HANA Vector 型やプロンプトの外部化を含む、CAP + AI 統合の完全なガイドについては、sap-cap-capire スキルを参照してください。

レスポンスヘルパー

JavaScript SDK はヘルパーメソッドを提供します:

const response = await client.chatCompletion({ placeholderValues });

response.getContent();          // Model output string
response.getTokenUsage();       // { prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens }
response.getFinishReason();     // 'stop', 'length', 'tool_calls', etc.
response.getToolCalls();        // Array of function calls
response.getDeltaToolCalls();   // Partial tool calls (streaming)
response.getAllMessages();      // Full message history
response.getAssistantMessage(); // Assistant response only
response.getRefusal();          // Refusal message if blocked

ストリーミングレスポンスメソッド:

const stream = client.stream({ placeholderValues });
for await (const chunk of stream.toContentStream()) {
  process.stdout.write(chunk);
}
// After stream ends:
stream.getFinishReason();
stream.getTokenUsage();

高度なトピック

詳細なガイダンスについては以下を参照してください:

• オーケストレーション機能: references/orchestration-guide.md
• 基盤モデル (直接 OpenAI): references/foundation-models-guide.md
• LangChain 統合: references/langchain-guide.md
• Spring AI 統合: references/spring-ai-guide.md
• AI Core 管理: references/ai-core-api-guide.md

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バンドルされたリソース

リファレンスドキュメント

• references/foundation-models-guide.md - 基盤モデルと料金
• references/ai-core-api-guide.md - AI Core サービス API リファレンス
• references/orchestration-guide.md - オーケストレーションサービスガイド
• references/langchain-guide.md - LangChain.js 統合
• references/spring-ai-guide.md - Spring AI 統合
• references/agentic-workflows.md - エージェント型ワークフローパターン
• references/connecting-to-ai-core.md - 接続設定ガイド
• references/error-handling.md - エラー処理パターン
• references/v1-to-v2-migration.md - V1 から V2 への移行ガイド

バージョン情報

SDK	現在のバージョン	Node/Java の要件
JavaScript	2.11.0+	Node.js 20+
Java	1.19.0+	Java 17+ (21 LTS 推奨)

バージョンの根拠: docs/project/package-evidence/2026-06-15.json。これはパッケージレジストリの証拠のみであり、実際の AI Core ランタイムの証拠ではありません。

注意: 生成されたモデルクラス (...model パッケージ内) はマイナーリリースで変更される可能性がありますが、使用しても安全です。

一般的なエラー

エラー	原因	解決策
"Could not find service bindings for 'aicore'"	AI Core バインディングの欠落	AI Core サービスをバインドするか、AICORE_SERVICE_KEY を設定します
"Orchestration deployment not found"	リソースグループにデプロイメントがない	AI Core でオーケストレーションをデプロイするか、別のリソースグループを使用します
コンテンツフィルター違反	入力/出力がブロックされた	フィルターしきい値を調整するか、コンテンツを変更します
トークン制限を超過	応答が長すぎる	max_tokens パラメーターを設定します

ドキュメントのソース

以下のソースを使用してこのスキルを最新の状態に保ってください:

• JS ドキュメント: https://github.com/SAP/ai-sdk/tree/main/docs-js
• Java ドキュメント: https://github.com/SAP/ai-sdk/tree/main/docs-java
• JS SDK: https://github.com/SAP/ai-sdk-js
• Java SDK: https://github.com/SAP/ai-sdk-java
• リリースノート: docs-js/release-notes.mdx と docs-java/release-notes.mdx を確認してください