LLM（大規模言語モデル）

LLMノードは、指定された入力パラメータや指示に基づきLLMを駆動させ、レスポンスを生み出します。これは主にコピーライティング、テキストの要約、記事の拡張などのテキスト生成タスクに活用されます。

LLMの言語理解能力や生成力を駆使し、LLMノードは、自然言語で表現された複雑な処理タスクをこなすことが可能です。ビジネスニーズにより、異なるモデルを選択し、モデルのパーソナリティや応答スタイルを定義するための指示を設定することができます。モデルの出力を正確にコントロールするために、LLMノード内のパラメータを調整し、テキストの長さ、内容の多様性、その他の特性を定義します。

ノード設定

• LLM（大規模言語モデル）: 現在のノードによって駆動されるLLM。

• AIの創作力: 生成される内容の多様性をコントロールします。値が大きいほど、モデルの応答の創造性とランダムさが増します。

• 最大レスポンス数: LLMが出力可能な最長の長さで、トークン数で計測されます。

• パーソナリティ指示: 現在の呼び出しに対するLLMのパーソナリティを定義します。これには、役割、タスク、スキル、作業流れ、制約、背景等が含まれ、モデルの行動や応答スタイルを誘導します。これは、意図したタスクや実行プロセスとの一貫性を保つためです。

• ユーザー指示: ユーザーから提供された具体的な質問やリクエストで、モデルの応答を導きます。

• メモリ: 現行の作業流れがAIエージェント内に組み込まれている場合、エージェントの会話の履歴（メモリ）がLLM呼び出しの文脈の一部として含まれることがあります。

• ツール: LLM呼び出しに必要なツール。カスタムツールとオープンソースツールの両方をサポートします。

• データテーブル: LLM呼び出し中に問い合わせるデータテーブル。クロステーブルの問い合わせをサポートします。

ノード出力

• JSON: 望むJSON構造のカスタムキーと値のペアを定義します。LLMは定義したJSONフォーマットに従った結果を出力します。

• LLMレスポンス: LLMによって生成された原文の内容を直接出力します。