Dropbox

ファイル一覧取得（list_folder）、フォルダ・ファイルのメタデータ取得（get_metadata）、ファイル・フォルダ検索、共有・削除・作成等の操作が可能。チャット履歴機能は標準APIには存在しない。, ファイル一覧取得（/files/list_folder）、メタデータ取得（/files/get_metadata）、ファイル検索（/files/search_v2）、フォルダ・ファイルの詳細取得、共有ファイル一覧取得。チャット履歴は未対応。, ファイル一覧取得、フォルダ作成・削除・バッチ操作、メタデータ検索、バージョン管理、エラー処理、APIエクスプローラー,

OAuth2による認証・認可。アクセストークン取得にはアプリキーとシークレットが必要。Dropbox Businessでは管理コンソールでアプリ管理も可能。, OAuth2認証。アクセストークンは短期トークン（長期トークンは廃止）、ユーザー認証・アプリ認証両対応。PKCEやスコープ指定も可能。,

APIコール数に制限あり。具体的な数値は非公開だが、過剰なリクエスト時はHTTP 429エラー（Rate Limit）を返す。Dropbox Businessでは月間上限も存在。, APIリクエスト数に制限あり。詳細な数値は非公開だが、過剰なリクエストはスロットリングされる。, ユーザー単位・アプリ単位のAPIコール制限あり。例：1,000,000書き込み/namespace/24時間、標準APIは1分間に100リクエスト、上位APIは25リクエスト/分。具体的な数値は非公開の場合もあり、429や503エラーで通知。,

Webhookによるリアルタイム通知に対応。ファイルの追加・更新などのイベントを指定URLにPOSTで通知。, Webhookによるリアルタイム通知に対応。Dropbox APIのWebhookでファイル変更などのイベントを受信可能。, Webhooksによるリアルタイム通知（ファイル変更時に指定URIへPOST）。ngrok等でローカル開発も可能。,

バッチアップロードや複数ファイルの一括操作に対応（Batch Upload）。また、Delta APIで変更差分の取得も可能。, バッチAPI（複数ファイルの一括操作）、Pollingによる定期取得、Delta APIによる差分取得に対応。, バッチAPI（例：create_folder_batch, upload_session/finish_batch, delete_batch等）による非同期処理。Pollingやカーソルによる変更検知も可能。,

LangChainのDropboxドキュメントローダーやdropbox-langchainパッケージを利用し、Dropbox内のファイルをRAGやEmbeddingで活用。PDFやDOCX、Dropbox Paperファイルも対応。, Dropbox APIでファイルデータを取得し、LangChainやOpenAI APIと連携してRAGやEmbedding、要約処理を実装可能。ベクトルデータベース（Pinecone、Weaviate等）と組み合わせて検索拡張生成を行う例が多い。, LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークを利用し、Dropbox APIからファイルを取得してRAGパイプラインを構築可能。Python SDKや専用のドキュメントローダー（dropbox-langchain）を使い、Embeddingや要約、質問応答などの生成AI処理に連携できる。, LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークを利用し、Dropbox APIから取得したファイルをEmbeddingし、ベクターデータベース（例：Pinecone、Weaviate、FAISS等）に格納。RAGパターンでLLMと連携し、要約や質問応答を実現する設計が一般的。, LangChainやOpenAI APIと連携し、Dropbox APIから取得したファイルデータをRAGやEmbedding、要約処理に利用可能。PythonなどでDropbox API→LangChain→OpenAI（GPT/Embedding）というパイプラインが一般的。

LangChainやPython環境を用いたコンテナベースのアーキテクチャが推奨。RAGシステムの構築にはクラウド上でのバッチ処理やAPI連携が有効。, Dropbox APIとLangChain、OpenAI API、ベクトルデータベース（Pinecone、Weaviate等）を組み合わせたクラウドアーキテクチャが推奨。サーバーレスやマイクロサービス構成、API Gatewayによる管理も有効。, Dropbox APIとLangChainやLlamaIndexなどのAIフレームワークを組み合わせ、Python環境やサーバーレス実行環境（例：AWS Lambda、Google Cloud Functions等）での運用が推奨される。ベクターデータベース（ChromaDB、Pinecone等）と連携する構成が多い。, サーバーレス基盤（AWS LambdaやCloud Functions等）、ベクターデータベース（Pinecone、Weaviate、FAISS等）、LangChainやLlamaIndexなどのRAGフレームワーク、クラウドストレージとの連携が推奨。スケーラブルなRAGアーキテクチャの実装例が多数存在。, クラウド上でのサーバーレス（AWS Lambda、Google Cloud Functions等）、Dropbox API、LangChain、OpenAI API、ベクトルDB（Pinecone、Weaviate等）を組み合わせた構成が推奨。APIキーやOAuthによる認証管理、Webhookによるイベント検知も推奨される。