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# ノードの管理

> AIスタジオのワークフローでさまざまなノードを理解し使用します。

ノードは、AIワークフローの構成要素です。各ノードは、入力の処理、知識の検索、決定の実行など、特定の機能を実行します。

## ノードへのアクセス

**ノード** パネルは、AIスタジオインターフェースの右側、ワークフローリストの下にあります。

<img src="https://mintcdn.com/gidrai/QoeIuE1a09FRTxBt/images/ai-studio/nodes-panel.png?fit=max&auto=format&n=QoeIuE1a09FRTxBt&q=85&s=af6c468906a56d9ce9658a8322a036e9" style={{ width: 'auto', maxWidth: '200px' }} alt="ノードパネル" width="1359" height="795" data-path="images/ai-studio/nodes-panel.png" />

ノードを使用するには、パネルからキャンバスにドラッグアンドドロップするだけです。

## 利用可能なノード

### ロジックノード

| ノードタイプ          | 説明                                        |
| :-------------- | :---------------------------------------- |
| **開始**          | ワークフローのエントリーポイント。すべてのワークフローには開始ノードが必要です。  |
| **終了**          | ワークフローの最後のステップ。最終出力を返します。                 |
| **If/Elseルーター** | 条件付き分岐を作成して、特定の条件に基づいてワークフローを異なるパスに分割します。 |

### AIと推論ノード

| ノードタイプ          | 説明                                       |
| :-------------- | :--------------------------------------- |
| **ReAct**       | 「推論 + 行動」ロジックを実装し、AIが思考しタスクを実行できるようにします。 |
| **Voice ReAct** | 音声ベースの対話と処理に最適化された特殊なReActノード。           |

### データとコンテンツノード

| ノードタイプ           | 説明                                                   |
| :--------------- | :--------------------------------------------------- |
| **マルチモーダルコンテンツ** | LLMを使用して、入力/出力処理のためにさまざまなコンテンツタイプ（テキスト、画像、音声）を処理します。 |
| **知識検索**         | セマンティック検索を介して、GIDRのナレッジベース（ファイル、URLなど）から情報を取得します。    |
| **データベース**       | 接続されたデータベースでSQLクエリを実行し、構造化データを取得または保存します。            |
| **REST API**     | HTTPリクエストを使用して外部サービスやAPIに接続します。                      |
| **REPL**         | ワークフロー内でカスタムPythonコードを直接実行します。                       |
| **Markdown**     | マークダウン形式のコンテンツをレンダリングおよび処理します。                       |

## ノードの設定

キャンバス内の任意のノードをクリックして、その設定パネルを開きます。利用可能な設定は、ノードタイプによって異なります：

* **入力/出力**: ノードに出入りするデータを定義します。
* **パラメータ**: ノードの動作に関する特定の設定（例：モデル選択、プロンプトテンプレート）。

## ノード間のデータフロー

ノードは接続を通じてデータを渡すことで通信します。各ノードは、下流ノードの **入力** として利用可能になる **出力** を生成できます。

### 仕組み

1. **出力**: ノードが実行されると、1つ以上の出力変数が生成されます。たとえば、ナレッジノードは `documents`、`texts`、および `images` 出力を生成します。

2. **接続**: ソースノードの出力ハンドルから宛先ノードの入力ハンドルに線を引いて、データフローを確立します。

3. **変数選択**: 宛先ノードの設定で、**入力変数セレクター** を使用して以下を選択します：
   * **比較タイプ**: 他のノードの出力を参照するには「Node」を選択します。
   * **ノード**: データを取得する上流ノードを選択します。
   * **出力変数**: 使用する特定の出力を選択します（例：`documents` vs `texts`）。

### 一般的なパターン

| パターン                  | 説明                                                                                 |
| :-------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------- |
| **知識 → マルチモーダル**      | コンテキストを取得し、推論のためにLLMに渡します。単純なプロンプトの場合は `texts` を、完全なコンテキストの場合は `documents` を選択します。 |
| **開始 → ルーター → 複数のパス** | ユーザー入力または条件に基づいてロジックを分岐します。                                                        |

<Note>
  **ReActノード** には、ノード自体のツールとして設定された組み込みの検索機能があるため、通常、上流に別のナレッジノードは必要ありません。
</Note>

<Tip>
  各ノードタイプには異なる出力オプションがあります。各ノードが提供する出力の詳細については、個々のノードドキュメントページを参照してください。
</Tip>
