AIエージェント活用事例

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学習・キャリア実装例

質問に合った書籍の知識データを選んで回答するエージェント

複数の書籍の知識データを連携したエージェントが、質問に合った書籍の検索ツールを選択して回答する例です。

使い方

  1. 書籍ごとのInfraNodus知識グラフと検索ツールを連携し、比較用の質問を渡します。
  2. 対話エージェントが異なる書籍の専門ツールを選択してデータを取得し、回答を構成します。

結果

公開例で目指す成果物は、選択した書籍の根拠を反映した回答です。

補足

InfraNodus GraphRAGを利用した検索型の例です。グラフを使うだけで回答の正確性が保証されるわけではありません。公開設定とツール連携を確認しましたが、実際の実行はしていません。

出典

n8n 공개 워크플로 #4485 原文 ↗

プロンプト例 · n8n

目標:複数の書籍の中から質問に合った知識グラフを選んで回答すること。

入力・環境:[書籍ごとの知識グラフ]、[InfraNodus連携]、[質問]、[出典表示形式]

参考原文:https://n8n.io/workflows/4485

原文の公開構成をもとにテスト環境を作成できるよう、設定と連携を準備してください。足りないサブワークフロー・API・アカウント権限があれば、実際に連携するまで未完了と表示してください。

準備する連携とデータ:書籍ごとのInfraNodus知識グラフと検索ツールを連携し、比較用の質問を渡します。

実装するエージェントの動作:対話エージェントが異なる書籍の専門ツールを選択してデータを取得し、回答を構成します。

動作範囲:InfraNodus GraphRAGを利用した検索型の例です。グラフを使うだけで回答の正確性が保証されるわけではありません。

成果物は選択した書籍の根拠を反映した回答です。必要な設定手順と実際の実行方法もあわせて整理してください。ツールが返した結果を確認した後、次の作業を選択し、アクセスできないデータや実行できなかった作業は別途記載してください。

検証:一冊の書籍の内容と複数冊の比較が必要な質問を分けて試験し、回答の出典が選択した書籍と一致しているか確認してください。検証に使った入力と実際の出力、まだ確認できていない項目を区別して示してください。