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Giselle のノード
ノードについて学びましょう。Giselle 上の AI アプリの構成要素です。さまざまな機能を持つノードを接続して、強力な AI ワークフローを視覚的に設計します。
Giselle の AI エージェントは「ノード」を組み合わせて構築できます
Giselle は直感的なノードベースのインターフェースを通じて強力なAIエージェントを構築できるプラットフォームです。様々な機能を持つ「ノード」を接続することで、積み木を組み立てるように複雑なAIワークフローを視覚的に設計できます。これにより、専門知識がなくても誰でも簡単にAIエージェントによる自動化を実現できます。Giselle の主要ノードの紹介
Giselle で利用可能な基本的なノードの一部を以下に紹介します。これらのノードを組み合わせることで、さまざまな AI ワークフローを構築できます。ジェネレーター ノード
ジェネレーターノードは、高度なAIモデルを使用してテキストと画像の両方を作成できます。プロンプトと条件を設定することで、ニーズに合わせたコンテンツを生成できます。テキストについては、文書作成、ブログ執筆、研究レポート生成などのアプリケーションがあり、Giselleの LLM APIを活用して高品質で自然な響きのテキストを生成します。画像については、テキストプロンプトから視覚的コンテンツを生成でき、クリエイティブなコンテンツ作成や視覚データを活用したワークフローを可能にします。ジェネレーターノードにより、ワークフロー内で幅広いAI生成アウトプットを柔軟に作成できます。 ウェブ検索機能: ウェブ検索機能をサポートするモデルを使用する場合、ジェネレーターノードはインターネットからリアルタイム情報にアクセスできます。これにより、最新データや現在の出来事に基づいたコンテンツ作成が可能になり、AIワークフローをより動的で最新のものにできます。テキストノード
テキストノードはテキストデータを保持するために使用されます。プロンプト、指示、注釈などを記録するために使用できます。ワークフロー内でテキストデータの管理と整理を支援し、テキスト生成ノードへの入力や他のノードでのデータ使用を効率化します。ファイルノード
ファイルノードはファイルデータを処理するために使用されます。ファイルを読み取り、AIモデルの入力として使用し、出力結果をファイルに保存できます。データベース分析やレポート生成など、ファイルデータを活用する様々なタスクに有用です。ウェブページノード
ウェブページノードは、ウェブページからコンテンツを取得して保持するために使用されます。1つまたは複数のURLを入力でき、Giselleはこれらのページからコンテンツの取得を試みます。現在、取得されたコンテンツは主にMarkdown形式で処理され利用可能になります。これにより、ウェブコンテンツをAIモデルやワークフロー内の他の処理ノードの動的な入力ソースとして使用でき、ウェブからの情報に基づいた要約、分析、コンテンツ生成などのタスクが可能になります。トリガーノード
トリガーノードは、Giselle アプリで構築したワークフローを実行する開始点です。接続されたノードの実行を順序的に開始します。現在、2種類のトリガーノードがサポートされています：- マニュアルトリガーノード: このノードでは、Giselle アプリワークスペース内で直接ワークフローを手動で開始できます。テスト、オンデマンド実行、またはワークフローの実行タイミングを直接制御したい場合に有用です。
- GitHubトリガーノード: このノードはGitHubのwebhookによってワークフローを自動的にトリガーできます。Giselle GitHubアプリがリポジトリにインストールされている場合、このノードは特定のイベント（issueのコメントやプルリクエストなど）をリッスンし、それに応じてGiselleアプリのワークフローを開始できます。
アクションノード
アクションノードは外部サービスを呼び出すことができるノードです。現在は主にGitHubとの統合をサポートしており、ワークフローがリポジトリ内でアクションを実行できます。将来的には、様々な他の外部サービスとのインタラクションを可能にするために機能を拡張する予定です。GitHub Vector Store ノード & Query ノード
Giselle は GitHub Vector Store ノード と Query ノード を通じて高度なデータ取得と検索機能をサポートしています。- GitHub Vector Store ノード: この専用ソースノードは、GitHub リポジトリの内容をベクトル化し、検索可能なナレッジベースを作成できます。OpenAI の埋め込みモデルを使用してリポジトリのコードと文書をベクトル表現に変換し、ワークフロー内でセマンティック検索を可能にします。これは検索拡張生成（RAG）アプリケーションの構築に特に有用です。設定と詳細については、GitHub Vector Store ノードドキュメントを参照してください。
- Query ノード: Query ノードは、GitHub Vector Store ノードなどの接続されたデータソースに対して検索クエリを実行するよう設計されています。ベクトル化されたリポジトリから最も関連性の高い情報（テキストチャンク）を取得し、AI 生成やさらなる処理の動的なコンテキストとして使用できます。詳細については、Query ノードドキュメントを参照してください。
- GitHub Vector Store ノードを追加し、リポジトリで設定します。
- その出力を Query ノードに接続します。
- Query ノードを使用してリポジトリのコンテンツを検索し、結果をジェネレーターノードなどの他のノードに渡して、コンテキスト認識 AI ワークフローを構築します。
ノード使用のヒント
Giselle でのノード体験を向上させるための役立つヒントをご紹介します。ノードの複製
ワークフロー効率を向上させるため、Giselle はノードの複製をサポートしています。この機能により、ワークフローデザイナー内で既存のノードのコピーを素早く作成できます。 ノードを複製する方法:- 右クリックコンテキストメニュー: ワークフローデザイナーで任意のノードを右クリックしてコンテキストメニューを開き、「ノードを複製」を選択します。
- キーボードショートカット: 複製したいノードを選択し、
Cmd + D（macOS）またはCtrl + D（Windows/Linux）のキーボードショートカットを使用します。
- 複製されたノードは、元のノードからオフセット位置に表示されます。
- 元のノードからの接続は、適用可能な場合に複製で保持されます。
- ファイルノードの場合、複製されたノードは新しくコピーされたファイルを正しく参照します。
- クローンノードは「未設定」状態で開始され、元のノードから独立して設定をカスタマイズできます。
- 複製プロセスで問題が発生した場合、エラーメッセージが表示されます。
将来のノード拡張計画
ユーザーが AI ワークフローを構築する能力をさらに高めるため、ノード機能の拡張を計画しています。チームが現在検討している内容をご紹介します：ファイルノードの拡張
ファイルノードでサポートするファイル形式を拡張し、以下への対応を追加予定です：- 表形式ファイル（CSV、Excel など）
- 音声ファイル