app:
  description: 設備点検報告から要点を抽出し、故障リスクと優先対応を提示するワークフロー
  icon: 🏭
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: 点検報告要約とリスク抽出
  use_icon_as_answer_icon: false
kind: app
version: 0.6.0
workflow:
  conversation_variables: []
  environment_variables: []
  features:
    file_upload:
      image:
        enabled: false
    opening_statement: ''
    suggested_questions: []
    suggested_questions_after_answer:
      enabled: false
    text_to_speech:
      enabled: false
  graph:
    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: llm
      id: start-to-llm1
      source: start
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: parameter-extractor
      id: llm1-to-extractor1
      source: llm1
      target: extractor1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: llm
      id: extractor1-to-llm2
      source: extractor1
      target: llm2
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
      id: llm2-to-end
      source: llm2
      target: end
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
        variables:
        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
          required: true
          type: paragraph
          variable: query
      height: 90
      id: start
      position:
        x: 80
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 要約作成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.6
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは製造業の設備点検レポートを要約し、重要な観察点を抽出する専門家です。出力は日本語で、簡潔な箇条書き（要点）で、以下を含めてください:
            ・短い要約（1-2文） ・主要観察（3つ以内の箇条書き） ・明らかな異常や注目点。以降の抽出ノードが構造化抽出できるよう、分かりやすく整形してください。'
        - role: user
          text: '{{#start.query#}}'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: リスク抽出と優先度
        type: parameter-extractor
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        query:
        - llm1
        - text
        parameters:
        - name: summary
          type: string
          description: 短い要約（要点）
          required: true
        - name: risk_level
          type: string
          description: 総合的なリスク評価（低/中/高）
          required: true
        - name: risk_items
          type: string
          description: リスク項目の列挙（カンマ区切りで）
          required: false
        - name: priority_action
          type: string
          description: 優先対応（短い箇条書き、カンマ区切り可）
          required: true
        reasoning_mode: prompt
        instruction: 上の要約をもとに、設備の故障リスクと優先対応を抽出してください。出力は各パラメータに対応する値のみを返すこと。複数ある場合はカンマ区切りで列挙してください。
      height: 90
      id: extractor1
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 最終報告作成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        prompt_template:
        - role: system
          text: あなたは製造現場向けの報告書作成の専門家です。次の抽出結果を読みやすい最終報告にまとめ、優先対応順に短い箇条書きで提示してください。日本語で出力し、技術者がすぐに対応できる形にしてください。
        - role: user
          text: '抽出結果:

            要約: {{#extractor1.summary#}}

            リスク評価: {{#extractor1.risk_level#}}

            リスク項目: {{#extractor1.risk_items#}}

            優先対応: {{#extractor1.priority_action#}}


            元の報告文:

            {{#start.query#}}


            上記をもとに、最終報告（見出し、短い要約、リスク評価、重要リスクの説明、優先対応の箇条書き）を作成してください。'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm2
      position:
        x: 980
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm2
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
      position:
        x: 1280
        y: 282
      type: custom
      width: 244
  hash: null
