app:
  description: 要件定義書・設計書・テスト仕様書・API仕様書等をナレッジベースとして検索し、該当箇所を引用して回答を生成します。回答には必ず参照元の文書名とセクション番号を含め、該当箇所が無ければその旨を明示します。
  icon: 📚
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: 開発ドキュメント横断Q&A（RAG）
  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: knowledge-retrieval
      id: start-to-kr1
      source: start
      target: kr1
    - data:
        sourceType: knowledge-retrieval
        targetType: llm
      id: kr1-to-llm1
      source: kr1
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
      id: llm1-to-end
      source: llm1
      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: ナレッジ検索
        type: knowledge-retrieval
        dataset_ids:
        - __KR_0__
        retrieval_mode: single
        query_variable_selector:
        - start
        - query
        single_retrieval_config:
          model:
            provider: openai
            name: gpt-5-mini
            mode: chat
            completion_params:
              temperature: 0.3
          score_threshold_enabled: false
          top_k: 5
      height: 90
      id: kr1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 回答生成（RAG）
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.3
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたはソフトウェア開発ドキュメント横断のアシスタントです。以下のルールに従って回答してください。

            1) ユーザーの質問に対して、ナレッジ検索の結果（検索で得られた該当箇所）を参照して回答を作成すること。

            2) 回答内で参照する箇所については必ず「文書名」と「セクション番号（または章番号/見出し）」を明示すること。例: （ドキュメントA, セクション
            3.2）

            3) 参照箇所の該当部分は引用符で囲んで原文を抜粋すること（抜粋が長い場合は要約して該当行を示す）。引用の直後に必ず出典を明記すること。

            4) 複数の該当箇所がある場合は、関連性の高い順に並べ、各参照に短い説明（2-3文）を付けること。

            5) 検索結果に該当箇所が無かった場合は必ず「該当箇所が見つかりませんでした。」と明示し、ユーザーに追加情報（関連するキーワード、関連ドキュメント、日時等）を尋ねる提案を行うこと。

            6) 不確かな情報や推測は行わず、ドキュメントに明示された内容のみを根拠として回答すること。補足情報を提供する際は根拠の有無を明示すること。

            7) 回答の最後に「参照一覧」セクションを作成し、参照した文書名と該当セクションを列挙すること。

            出力は読みやすい日本語で行ってください。



            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。


            ---


            【最終出力フォーマット (この指示が最優先)】

            最終出力は **読みやすい日本語の Markdown** で返してください。JSON

            配列・オブジェクトをそのまま出力してはいけません。

            - 見出し (## / ###) でセクションを区切る

            - リスト (- / 1.) や表 (| ... |) で構造化

            - 各項目の意図や根拠が分かるよう短い説明文を添える

            - 営業デモで顧客に直接見せられる体裁にする


            (構造化されたデータ項目を内部で扱うのは構いませんが、出力時に Markdown

            に変換してください。)'
        - role: user
          text: "ユーザーの質問:\n{{#start.query#}}\n\nナレッジ検索の結果（可能な該当箇所）:\n{{#kr1.result#}}\n\
            \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
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
      position:
        x: 980
        y: 282
      type: custom
      width: 244
  hash: null
