変数代入の例
会話から情報を自動的に判断、抽出、保存します
memories
を設定し、array[object]型を持たせてユーザーの事実、好み、会話記録を保存します。memories
配列に追加(append)します。memories
配列の内容を文字列に変換し、LLMのプロンプトにコンテキストとして挿入します。language
入力欄に「日本語」と指定した場合、その言語は会話変数に書き込まれ、LLMは後続の返信時に会話変数の情報を参照し、継続的に「日本語」を使用して返信します。
ユーザーの初期設定情報を記録する
language
を設定し、会話の開始時にこの変数の値が空かどうかを判断する条件分岐ノードを追加します。
変数の書き込み/代入:最初の会話が開始された際、 language
変数の値が空であれば、LLMノードを使用してユーザーの言語入力を抽出し、その言語タイプを会話変数 language
に書き込みます。
変数の読み取り:後続の会話ラウンドでは、language
変数にユーザーの好みの言語が保存されています。以降の会話では、LLMノードがこの変数を参照し、ユーザーの好みの言語タイプを用いて返信します。
シナリオ 3
Checklistのチェックを補助し、会話中に会話変数にユーザーの入力項目を記録し、Checklistの内容を更新し、後続の会話で抜け漏れ項目を確認します。
例:会話を始める際、LLMはユーザーにチェックリストに関連するアイテムの入力を求めます。ユーザーがチェックリストの内容を一度述べると、その内容は会話変数に更新され、及び保存されます。LLMは各会話の後に、ユーザーに不足しているアイテムの追加を促します。
Checklistのチェックを補助
ai_checklist
を設定し、これをLLM内でチェックのコンテクストとして参照します。ai_checklist
の値を確認し、ユーザーの入力と比較します。ユーザーが新しい情報を提供した場合、チェックリストを更新し、変数代入ノードを使用して出力内容を ai_checklist
に書き込みます。ai_checklist
の値を読み取り、すべてのチェックリストアイテムが完了するまで、各会話のラウンドでユーザーの入力と比較します。+
マークをクリックし、「変数代入」 ノードを選択し、「代入られた変数」 と 「設定する変数」 を入力します。
変数代入ノードの設定
Language Recognition/text
を language
に代入します。
書き込みモード: