app:
  description: 銀行（メガバンク）向け：最近の問い合わせ履歴から顧客向けFAQを生成・更新するワークフロー
  icon: 🏦
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  name: 銀行FAQ自動生成
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kind: app
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    suggested_questions: []
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    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: knowledge-retrieval
      id: start-to-kr1
      source: start
      target: kr1
    - data:
        sourceType: knowledge-retrieval
        targetType: code
      id: kr1-to-code1
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      target: code1
    - data:
        sourceType: code
        targetType: llm
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      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
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      source: llm1
      target: end
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
          max_length: 2048
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          required: true
          type: paragraph
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    - data:
        title: ナレッジ検索
        type: knowledge-retrieval
        dataset_ids:
        - __KR_0__
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        query_variable_selector:
        - start
        - query
        single_retrieval_config:
          model:
            provider: openai
            name: gpt-5-mini
            mode: chat
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      width: 244
    - data:
        title: 前処理（テキスト結合・整形）
        type: code
        code_language: python3
        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    # 入力は kr1.result を受け取る（list または文字列）\n\
          \    raw = inputs.get(\"text\", \"\")\n    # list の場合は文字列化して結合\n    if isinstance(raw,\
          \ list):\n        parts = []\n        for item in raw:\n            parts.append(str(item))\n\
          \        joined = \" \".join(parts)\n    else:\n        joined = str(raw)\n\
          \    # 多重スペースや改行を正規化\n    cleaned = \" \".join(joined.split())\n    # 簡易的に先頭・末尾の不要な文字を削除\n\
          \    cleaned = cleaned.strip()\n    return dict(output=cleaned)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - kr1
          - result
          variable: text
        outputs:
          output:
            type: string
            children: null
      height: 90
      id: code1
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: FAQ生成・更新（LLM）
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
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            temperature: 0.6
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたはメガバンクのカスタマーサポート向けFAQ作成担当のAIです。以下のルールに従って出力してください。

            1) 出力言語は日本語。

            2) 最近の問い合わせ履歴を参照して、顧客向けFAQを『質問 - 回答』の形式で箇条書きにしてください。

            3) 既存FAQの更新が必要な項目は「（更新）」、新規追加は「（新規）」と明記してください。

            4) 各FAQに想定される検索タグを3つ程度提案してください。

            5) 出力はセクションごとに分け、見出しとして「FAQ一覧」と「更新サマリ」を含めてください。


            重要: 回答の各手順・セクションにナレッジ検索結果を使用した場合は [参考: 文書名] タグを付けること。回答の末尾に「参考資料:」セクションを付けて参照した全文書名を一覧すること。省略不可。'
        - role: user
          text: "指示: {{#start.query#}}\n\n検索結果(関連問い合わせ):\n{{#kr1.result#}}\n\n前処理済テキスト:\n\
            {{#code1.output#}}\n\n上記をもとに、顧客向けFAQを生成・更新してください。\n\n【参考資料の明示ルール】\n回答の各セクション・箇条書きで、ナレッジ検索結果の情報を使った箇所には\
            \ [参考: 文書名] タグを付けてください。\n回答の末尾に「参考資料:」セクションを設け、参照した全文書名を一覧してください。\n出力例:\n\
            \  1. VPNクライアントを再起動してください [参考: VPN接続トラブルシューティング.txt]\n  ...\n  参考資料:\n\
            \  - VPN接続トラブルシューティング.txt\n  - パスワードリセット手順.txt"
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
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    - data:
        title: 終了
        type: end
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        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
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