app:
  description: 銀行の行内規程（内部規程、マニュアル、ガイドライン等）を自然文検索・参照できるチャット型検索QA。規程の取り込み・索引化（RAG）、アクセス制御の呼び出し、問い合わせへの要約と出典提示、監査ログ送信を含むワークフロー。
  icon: 🏦
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  name: 銀行 行内規程チャット検索（RAG + 監査ログ）
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        title: 開始
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        title: 行内規程ナレッジ検索
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        title: 検索回答生成AI
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        prompt_template:
        - role: system
          text: あなたは銀行の行内規程ナレッジを参照して正確かつ簡潔に回答するアシスタントです。ユーザーの質問に対して、(1) 要約回答 (2) 参照した文書の出典（可能な限り
            ID や抜粋を明示）(3) 追加の検索提案 を日本語で示してください。出力は簡潔に、業務での監査やコンプライアンス要件を満たすよう事実に基づいて記述してください。検索結果が無い場合はその旨を明示してください。
        - role: user
          text: 'ユーザーの質問:

            {{#start.query#}}


            検索で得られた関連文書（抜粋・要約）:

            {{#kr1.result#}}


            上記を参照して、(1) 簡潔な回答 (2) 参照元の識別情報（出典）(3) 更新反映や追加調査が必要な場合の指示 を示してください。'
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        memory: null
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          enabled: false
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    - data:
        title: 結果整形テンプレート
        type: template-transform
        template: '回答:

          {{ answer }}


          参照（抜粋/出典）:

          {{ sources }}


          推奨アクション:

          {{ actions }}

          '
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        - value_selector:
          - llm1
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    - data:
        title: 監査ログ作成
        type: code
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        code: "def _safe_str(v):\n    \"\"\"Convert any value to string safely.\"\"\
          \"\n    if v is None:\n        return \"\"\n    if isinstance(v, list):\n\
          \        return \"\\n\".join(str(i) for i in v)\n    return str(v)\n\ndef\
          \ _safe_list(v):\n    \"\"\"Ensure value is a list.\"\"\"\n    if v is None:\n\
          \        return []\n    if isinstance(v, str):\n        return [v]\n   \
          \ if isinstance(v, list):\n        return v\n    return [v]\n\ndef main(**kwargs)\
          \ -> dict:\n    inputs = kwargs\n    # ローカル設定（必要に応じて変更）\n    workflow_name\
          \ = \"internal_policy_search\"\n    # inputs には start.query と llm1.text\
          \ が渡される\n    user_query = inputs.get(\"query\")\n    answer_text = inputs.get(\"\
          answer\")\n    payload = dict(\n        workflow=workflow_name,\n      \
          \  query=user_query,\n        answer=answer_text\n    )\n    # 監査ログを送る前に簡単な加工やマスクを行うことが可能\n\
          \    # 返り値は文字列として出力する\n    return dict(output=str(payload))\n"
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        - value_selector:
          - start
          - query
          variable: query
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          - llm1
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          variable: answer
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