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Raw Blame History

ノードの説明

ノードはワークフローの重要な構成要素です。異なる機能のノードを接続することで、ワークフローの一連の操作を実行します。

コアノード


開始（Start）	ワークフローの初期パラメータを定義します。
終了（End）	ワークフローの最終出力内容を定義します。
回答（Answer）	チャットフロー内の回答内容を定義します。
大規模言語モデル（LLM）	大規模言語モデルを呼び出して質問に答えたり、自然言語を処理したりします。
知識検索（Knowledge Retrieval）	ユーザーの質問に関連するテキストを知識ベースから検索し、下流のLLMノードのコンテキストとして使用します。
質問分類器（Question Classifier）	分類の説明を定義することで、LLMがユーザーの入力に基づいて適切な分類を選択できるようにします。
IF/ELSE（条件分岐）	if/elseの条件に基づいてワークフローを2つの分岐に分けることができます。
コード実行（Code）	Python / NodeJSコードを実行してワークフロー内でデータ変換などのカスタムロジックを実行します。
テンプレート（Template）	Jinja2のPythonテンプレート言語を利用して、データ変換やテキスト処理を柔軟に行うことができます。
変数集約（Variable Aggregator）	複数の分岐の変数を1つの変数に集約し、下流ノードの統一設定を実現します。
パラメーター抽出器（Parameter Extractor）	LLMを利用して自然言語から構造化パラメーターを推論し、後続のツール呼び出しやHTTPリクエストに使用します。
イテレーション（Iteration）	リストオブジェクトに対して複数回のステップを実行し、すべての結果を出力します。
HTTPリクエスト（HTTP Request）	HTTPプロトコルを介してサーバーリクエストを送信し、外部検索結果の取得、webhook、画像生成などのシナリオに適用されます。
ツール（Tools）	Dify内蔵ツール、カスタムツール、サブワークフローなどをワークフロー内で呼び出すことができます。