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。ノードカテゴリ
Giselle はノードを4つの主要カテゴリに整理しており、キャンバス下部のツールバーからアクセスできます：| カテゴリ | ホットキー | 説明 |
|---|---|---|
| App | A | ワークフローの入口と出口を定義 |
| Model | M | コンテンツ生成用の AI モデルを選択 |
| Context | C | ソースデータと検索機能を追加 |
| Integration | I | 外部サービスと連携 |
App
App カテゴリには、ワークフローの境界を定義するノードが含まれます。Start Node & End Node
Start Node と End Node は、ワークフローの入口と出口を定義する重要な境界ノードです。これらはペアとして機能し、ユーザー入力の受け取りから最終出力の配信まで、アプリの完全なフローを確立します。 詳細については、Start Node & End Node ドキュメントを参照してください。Model
Model カテゴリでは、コンテンツ生成用の AI モデルにアクセスできます。Generator Node
Generator Node 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。 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、Generator Node 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。 詳細については、Generator Node ドキュメントを参照してください。Context
Context カテゴリには、ワークフローにデータソースと検索機能を提供するノードが含まれます。Source と Retrieval の2つのグループに分かれています。Source
Source ノードは、AI ワークフローに入力データを提供します。Text Node
Text Node 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、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。 詳細については、Text Node ドキュメントを参照してください。File Node
File Node はファイルデータを処理するために使用されます。PDF ファイル、画像、テキストファイルをアップロードして AI モデルの入力として使用できます。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。 詳細については、File Node ドキュメントを参照してください。Web Page Node
Web Page Node 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。取得されたコンテンツは主に Markdown 形式で処理され、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。 詳細については、Web Page Node ドキュメントを参照してください。Document Vector Store Node
Document Vector Store Node は、アップロードしたドキュメント（PDF、テキストファイル、マークダウン）から検索可能なナレッジベースを作成します。先進的な埋め込みモデルを使用してドキュメントコンテンツをベクター埋め込みに変換し、ワークフロー内でセマンティック検索を可能にします。 詳細については、Document Vector Store Node ドキュメントを参照してください。GitHub Vector Store Node
GitHub Vector Store Node は、GitHub リポジトリの内容から検索可能なナレッジベースを作成します。コード、Issue、Pull Request をベクトル化し、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。 詳細については、GitHub Vector Store Node ドキュメントを参照してください。Retrieval
Retrieval ノードは、ベクターストアを検索して関連情報を見つけることを可能にします。Vector Query Node
Vector Query Node は、接続されたベクターストアデータソース（GitHub Vector Store Node または Document Vector Store Node）に対して検索クエリを実行するよう設計されています。ベクトル化されたコンテンツ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、Vector Query Node ドキュメントを参照してください。Integration
Integration カテゴリには、外部サービスと連携するノードが含まれます。Trigger と Action の2つのグループに分かれています。Trigger
Trigger ノードは、外部イベントに基づいてワークフローを開始します。Trigger Node
Trigger Node は、ワークフローを自動的に実行するための開始点です。現在、GitHub Trigger Node 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 Pull Request など）をリッスンし、それに応じてワークフローを開始できます。 詳細については、Trigger Node ドキュメントを参照してください。Action
Action ノードは、外部サービスに対して操作を実行します。Action Node
Action Node 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、Issue の作成やコメントの投稿など、リポジトリ内でアクションを実行できます。 詳細については、Action Node ドキュメントを参照してください。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。
- File Node 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。