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パイプラインは、メッセージを受信した後の処理フローと、大規模言語モデルとの情報交換を制御します。各ボットは1つのパイプラインにバインドでき、同じパイプラインは複数のボットにバインドできます。 LangBotは最初の起動時にデフォルトパイプラインを自動的に作成します。ボットを作成すると、自動的にデフォルトパイプラインにバインドされます。最初のモデルを作成すると、自動的にデフォルトパイプラインのモデルとして設定されます。 arch 異なるシナリオに適応するために、異なるボット用に複数のパイプラインを作成できます。 現在、パイプラインでは以下の機能を設定できます:

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AI機能

以下を選択して使用できます: 組み込みエージェント、Dify、n8n AI機能は主に2つの部分に分かれています: ランナーの選択とランナーパラメータの設定。 ランナーは、メッセージを処理するために大規模モデルをスケジュールする方法を定義します。デフォルトは組み込みエージェントで、これはLangBotによって実装された複数ラウンドのエージェント戦略です。このランナーが選択されている場合のみ、LangBot内で設定されたモデルとツールが使用されます。 edit_pipeline Dify、n8nなどの外部LLMOpsプラットフォームを使用することもできます。この場合、使用されるモデル、プロンプト、ツール、その他のリソースはLLMOpsプラットフォームによって提供されます。 more_runner

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会話変数

外部LLMOpsプラットフォームを使用する場合、LangBotは以下のパラメータを明示的に渡します。これらをLLMOpsプラットフォームワークフローの開始ノードに追加できます(以下の画像はDifyの例です):
  • launcher_type: ランチャーオブジェクトタイプ、プライベートチャットの場合はperson、グループチャットの場合はgroup
  • launcher_id: ランチャーオブジェクトID、プライベートチャットの場合はユーザーID、グループチャットの場合はグループID
  • sender_id: 送信者ID
  • user_message_text: ユーザーメッセージのプレーンテキスト
  • session_id: ユーザーセッションID、プライベートチャットの場合はperson_<id>、グループチャットの場合はgroup_<id>
  • conversation_id: 文字列、ユーザーセッションID、LangBotによって生成されます。ユーザーがセッションをリセットした後に再生成されます
  • msg_create_time: 数値型、このメッセージが受信されたタイムスタンプ(秒)
  • group_name: グループ名、グループメッセージを受信した場合のみ設定されます
  • sender_name: 送信者名
プラグインを通じて任意の変数をカスタマイズできます。 Difyワークフロー開始ノード設定

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その他の設定

設定フォームの説明を参照してください。