高度なオーケストレーション

高度なオーケストレーションノード

開始

開始ノード：ワークフローの開始ノードであり、ワークフローを起動するために必要な情報を設定します。

入力：簡単に言えば、LLMがタスクを完了するために必要な基本情報（入力パラメータ）を事前に伝えることです。使用時にLLMはこれらの情報要件を記憶し、会話中にタスクを起動するタイミングを検出すると、事前に設定されたパラメータを自動的に呼び出し、対応する位置にパラメータを配置して、全体のプロセスを開始します。

必要な入力変数名を定義できます。

モデル

モデル：大規模言語モデルを呼び出し、変数とプロンプトを使用して応答を生成します。

入力：既存のモデルをプルダウンで選択し、入力変数名を選択します。

メッセージ：会話に高レベルのガイダンスを提供します。

ユーザーメッセージ：モデルに指示、クエリ、またはテキストベースの入力を提供します。

💡 ヒント：前段ノードに接続してから、他のノードの変数を現在のノードの入力変数として選択できます。

スキル

現在デフォルトで3種類のスキルを高度なオーケストレーションに追加できます：ウェブ検索、テキストから画像生成、ウェブページ読み取り

それぞれの前段ノード変数をqueryやurlとして入力し、対応する出力変数を得ることができます。

コード

コード：コードを記述し、入力変数を処理して戻り値を生成します。

入力：外部から渡される変数を受け取るためのもので、コード実行に必要なデータの入口となり、後続のコード処理に元データを提供します。

コード設定：コード実行に関するパラメータ（最大実行時間など）を設定し、コード記述エリアを提供します。ここでロジックを記述して入力変数を処理します。

出力：コードが入力データを処理した後、結果を指定した変数形式で出力します。これはコード処理結果の出口です。

セレクター

セレクター：フローオーケストレーションにおいて条件分岐の役割を果たします。複数の下流ブランチを接続し、設定された条件によって実行パスを決定します。

条件分岐：複数の条件を設定できます（例：「if - 優先度 1」）。変数の参照、条件の選択（等しい、大きいなどの比較ロジック）、比較値を設定して条件が成立するかを判断します。成立した場合、対応するブランチフローを実行します。

ナレッジベース

入力：変数名の定義とパラメータ値の設定により、ナレッジベース検索のためのキーワードなどの元データを提供します。

ナレッジベース：特定のナレッジベースを検索範囲として選択し、システムはこの範囲内で一致する情報を検索します。

最大リコール数：ナレッジベースから返される一致結果の最大数を設定でき、過剰なデータ返却を防ぎます。

出力：ナレッジベースから検索された一致情報を指定した変数形式で出力し、後続のフローで使用します。

インテント認識

インテント認識：自然言語処理における重要なプロセスであり、このモジュールはユーザー入力内容を分析し、真の意図を特定して事前設定されたオプションとマッチングします。

モデル：インテント認識に使用するモデルを選択します。モデルはインテント認識の能力と効果を決定します。

インテントマッチング：ユーザーの意図説明を事前に入力してマッチング基準とすることも、他の意図を追加することもできます。システムはこれに基づき、ユーザー入力がどの事前設定意図に合致するかを判断します。

高度な設定：システムプロンプト内容を設定でき、入力変数を参照してプロンプト効果を最適化できます。また、履歴記憶数を設定して、モデルが過去の会話情報を参考に認識精度を向上させることも可能です。

テキスト

テキスト：主に文字列型変数のフォーマット処理に使用します。

入力：変数名を定義し、参照方式でパラメータ値を取得して、後続のテキスト処理に元の文字列データを提供します。

文字列結合：テキスト編集エリアを提供し、必要に応じて変数名方式で入力変数を参照し、複数の文字列を結合するなどのフォーマット処理を行います。

ファイル処理

ファイル処理：ファイル内容の検索などの操作を行う機能モジュールです。

入力：変数名を定義し、パラメータ値を参照して検索キーワードなどの入力情報を提供し、ファイル内容の検索根拠とします。

ファイル：処理対象のファイルをこのノードに追加でき、検索するファイル範囲を決定します。

データソース

データソース：接続するデータソースを選択します。

出力：データソースのデータを出力し、次のノードに渡します。