version: 0.6.0
kind: app
app:
  description: 物件返却時の点検項目と損耗レベル別の費用見積レンジを算出するワークフロー。ユーザーの入力（返却物件の種類、状態、特記事項等）を基に、点検チェックリスト、損耗/損傷レベルの定義、各項目ごとの損耗レベル別コスト見積レンジ（日本円）および短いサマリーを生成します。
  icon: 🔧
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  mode: workflow
  name: リース返却チェック＆損耗評価
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    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: knowledge-retrieval
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      source: start
      target: kr_auto
    - data:
        sourceType: llm
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      target: end
    - id: kr_auto-to-llm1
      source: kr_auto
      target: llm1
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        sourceType: knowledge-retrieval
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
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    - data:
        title: 返却点検と損耗評価生成
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            temperature: 0.6
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたはリース物件（機器、車両、IT機器、什器等）の返却点検と損耗評価に精通した専門家です。以下の出力要件に従って、日本語でわかりやすく、かつ構造化された形式で結果を出力してください。


            出力要件:

            1) inspection_checklist: 返却時に確認すべき点検項目の箇条書き（各項目は短文、例: 表面傷、動作確認、消耗品の状態など）。

            2) damage_levels: 損耗/損傷レベルの定義を3段階（軽度・中度・重度）で示すこと。それぞれに短い説明を付けること。

            3) cost_estimates: 各主要点検項目ごとに、3つの損耗レベル（軽度・中度・重度）それぞれの費用見積レンジ（最低値と最高値、単位:
            円）。レンジは概算でよいが現実的で、少なくとも十円単位ではなく百円単位で丸めること。出力は数値で示すこと。

            4) summary: 上記を踏まえた簡潔な日本語サマリー（2〜4文）。


            フォーマット要件:

            - 最初に必ずJSONを出力してください。キー名は英語で構いません（例: inspection_checklist, damage_levels,
            cost_estimates, summary）。

            - JSON出力の後に、人間向けの箇条書きサマリー（日本語）を付けてください。

            - ユーザーが指定した物件固有の情報（種類、年式、使用期間、特記事項など）があれば、それを考慮して点検項目や費用に反映してください。


            注意:

            - 金額は日本円で表記し、範囲は配列で [最低, 最高] の形にすること。

            - 不確定な場合は幅を広めに提示し、理由を簡潔に注記してください。'
        - role: user
          text: 'ユーザー入力: {{#start.query#}}


            上記の入力をもとに、出力要件に従って結果を作成してください。物件の種類・状態・特記事項が入力に含まれている場合は、それに基づいた補正や注記を必ず含めてください。'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: true
          variable_selector:
          - kr_auto
          - result
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 380
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    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
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      width: 244
    - id: kr_auto
      type: custom
      width: 244
      height: 90
      position:
        x: 80
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      data:
        title: ナレッジ検索
        type: knowledge-retrieval
        dataset_ids:
        - __KR_0__
        retrieval_mode: single
        single_retrieval_config:
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            provider: openai
            name: gpt-5-mini
            mode: chat
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        query_variable_selector:
        - start
        - query
  hash: null
