app:
  description: 原材料リストを社内アレルゲン定義と照合し、危険箇所と表示推奨を抽出するワークフロー
  icon: 🧪
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  mode: workflow
  name: 食品 原材料アレルゲンチェック
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kind: app
version: 0.6.0
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  features:
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    opening_statement: ''
    suggested_questions: []
    suggested_questions_after_answer:
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    text_to_speech:
      enabled: false
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    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: code
      id: start-to-code1
      source: start
      target: code1
    - data:
        sourceType: code
        targetType: knowledge-retrieval
      id: code1-to-kr1
      source: code1
      target: kr1
    - data:
        sourceType: knowledge-retrieval
        targetType: llm
      id: kr1-to-llm1
      source: kr1
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: code
      id: llm1-to-code2
      source: llm1
      target: code2
    - data:
        sourceType: code
        targetType: end
      id: code2-to-end
      source: code2
      target: end
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
        variables:
        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
          required: true
          type: paragraph
          variable: query
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      id: start
      position:
        x: 80
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 前処理 - 原材料整形
        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    raw = \"\"\n    if \"query\" in inputs\
          \ and inputs[\"query\"] is not None:\n        raw = str(inputs[\"query\"\
          ])\n    # 正規化: 全角カンマやセミコロンを半角に置換\n    raw = raw.replace(\"、\", \",\").replace(\"\
          ；\", \";\").replace(\"，\", \",\")\n    # 改行・カンマ・セミコロンで分割してトリム\n    parts\
          \ = []\n    for sep in [\"\\n\", \",\", \";\"]:\n        if sep in raw:\n\
          \            # まず複数改行を単一改行に\n            raw = raw.replace(\"\\r\", \"\\\
          n\")\n            break\n    # 分割して個々を整形\n    items = []\n    for line in\
          \ raw.split(\"\\n\"):\n        for chunk in line.split(\",\"):\n       \
          \     for sub in chunk.split(\";\"):\n                token = sub.strip()\n\
          \                if token != \"\":\n                    items.append(token)\n\
          \    # 重複を除きつつ順序維持\n    seen = []\n    cleaned = []\n    for it in items:\n\
          \        key = str(it)\n        if key not in seen:\n            seen.append(key)\n\
          \            cleaned.append(key)\n    joined = \"\\n\".join(cleaned)\n \
          \   return dict(cleaned_list=joined)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - start
          - query
          variable: query
        outputs:
          cleaned_list:
            type: string
            children: null
      height: 90
      id: code1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 社内アレルゲン検索
        type: knowledge-retrieval
        dataset_ids:
        - __KR_0__
        retrieval_mode: single
        query_variable_selector:
        - code1
        - cleaned_list
        single_retrieval_config:
          model:
            provider: openai
            name: gpt-5-mini
            mode: chat
            completion_params:
              temperature: 0.2
          score_threshold_enabled: false
          top_k: 5
      height: 90
      id: kr1
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: アレルゲン照合と抽出
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは食品表示とアレルゲン判定の専門家です。与えられた原材料リストを社内アレルゲン定義と照合し、各原材料について該当するアレルゲン（社内定義名で表記）、リスクの理由（交差汚染や代替名称の注意点など）、および最終的な表示推奨（短い表示文言）を抽出してください。出力は日本語で次のセクションを含めること。


            1) 危険原材料（箇条書き）: 各行は「原材料: 該当アレルゲン: 理由」の形式

            2) 表示推奨（箇条書き）: 短く明瞭な表示文

            3) 備考: 不確実な点や追加確認事項


            出力は読みやすい箇条書きで、必要な場合は該当する社内定義の引用元（検索結果の一部）を参照してください。


            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: "ユーザー入力（原材料の自由テキスト）:\n{{#start.query#}}\n\n前処理済み 原材料リスト:\n{{#code1.cleaned_list#}}\n\
            \n社内アレルゲン定義（検索結果）:\n{{#kr1.result#}}\n\n指示: 上記を照合し、上記フォーマットで回答してください。各原材料について社内定義と一致するかどうかを明示してください。\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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        x: 980
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 結果整形
        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    text = \"\"\n    if \"analysis\" in\
          \ inputs and inputs[\"analysis\"] is not None:\n        text = str(inputs[\"\
          analysis\"]).strip()\n    # 最終出力整形: そのまま返すが先頭末尾の空白を除去\n    return dict(result=text)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: analysis
        outputs:
          result:
            type: string
            children: null
      height: 90
      id: code2
      position:
        x: 1280
        y: 282
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    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - code2
          - result
          variable: result
      height: 90
      id: end
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