RAG ファイル取得用の OpenAI 引用の生成

仕組み

「RAG ファイル検索用の OpenAI 引用の生成」というワークフローは、OpenAI の機能を使用して、検索拡張生成 (RAG) フレームワーク内でアクセスされる文書の引用の作成を容易にするように設計されています。ワークフローは、構造化された方法でデータを処理する相互接続された一連のノードを通じて動作します。

1. トリガー ノード:

ワークフローは、プロセスをアクティブ化するトリガー ノードから始まります。このノードは、特定のイベントまたはスケジュールに基づいてワークフローを開始する役割を果たします。

2. 入力データ:

トリガーに続いて、ワークフローは入力データを収集します。これには通常、引用の生成が必要な文書またはコンテキストが含まれます。このデータは後続のステップにとって非常に重要です。

3. OpenAI ノード:

ワークフローの中心となるのは OpenAI ノードで、OpenAI API を利用して入力データに基づいて引用を生成します。このノードは OpenAI サービスにリクエストを送信し、引用作成に必要なコンテキストとパラメータを提供します。

4. 応答処理:

OpenAI ノードがリクエストを処理すると、生成された引用を含む応答が返されます。その後、ワークフローはこの出力をキャプチャしてさらに使用します。

5. 出力ノード:

最後に、ワークフローは、生成された引用をフォーマットして表示する出力ノードで終了します。これには、電子メール、データベース、外部アプリケーションなどの指定された宛先に引用を送信することが含まれる場合があります。

このプロセス全体を通じて、データはあるノードから次のノードにシームレスに流れ、各ステップが前のステップに基づいて構築され、最終的にはすぐに使用できる適切に構造化された引用が得られます。

主な機能

- 自動引用生成:

ワークフローにより引用生成プロセスが自動化され、文書参照に必要な手作業が大幅に削減されます。

- OpenAI との統合:

OpenAI の高度な言語処理機能を活用することで、ワークフローは文脈に関連した正確な高品質の引用を生成します。

- 柔軟な入力処理:

ワークフローはさまざまなタイプの入力データを受け入れるように設計されており、さまざまな文書形式や引用スタイルに適応できます。

- ユーザーフレンドリーな出力:

最終的な引用は、簡単にアクセスして他のシステムに統合できるようにフォーマットされており、エンドユーザーの使いやすさが向上します。

- スケーラビリティ:

このワークフローは、複数のリクエストを同時に処理できるように拡張できるため、引用要求が高い環境に適しています。

ツールの統合

ワークフローには、次のツールとサービスが統合されています。

- OpenAI API:

提供された文書コンテキストに基づいて引用を生成するために使用されます。

- n8n ノード:

ワークフローで使用される特定のノードには次のものがあります。

• トリガーノード: 事前定義された条件に基づいてワークフローを開始します。

• OpenAI ノード: OpenAI API に接続して引用リクエストを処理します。

• 出力ノード: 生成された引用の最終プレゼンテーションを管理します。

API キーが必要です

ワークフローが正しく動作することを確認するには、次の API キーが必要です。

- OpenAI API キー:

このキーは、引用生成のために OpenAI サービスに対して行われたリクエストを認証するために必要です。

ワークフロー内の他のノードに追加の API キーや認証資格情報は必要ありません。