app:
  description: LINE WORKS連携：社内マニュアル・手順書・規程をナレッジベースから検索し、LINE WORKS向けに短く分かりやすく回答、参照元を明記するQ&Aボット
  icon: 🤖
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  mode: workflow
  name: LINE WORKS 社内Q&A Bot
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version: 0.6.0
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    opening_statement: ''
    suggested_questions: []
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    text_to_speech:
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    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
    - id: llm1-to-end
      source: llm1
      target: end
      data: {}
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
        variables:
        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
          required: true
          type: paragraph
          variable: query
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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
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            provider: openai
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      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 回答生成 (LINE WORKS向け)
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
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            temperature: 0.3
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたはLINE WORKSの社内Q&Aボットです。社内マニュアル・手順書・規程を参照して、利用者の質問に対して短く分かりやすく回答してください。出力は日本語で、会話向けに簡潔（300文字以内）にまとめてください。必ず最後に「参照元:」として、参照した文書のタイトルと該当箇所（ページやセクションがあれば記載）を箇条書きで示してください。余計な説明は省き、トーンはフレンドリーかつ丁寧にしてください。


            ---


            【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: '質問: {{#start.query#}}


            検索結果:

            {{#kr1.result#}}


            上記を参考に、LINE WORKSのトークで送る短い回答文を作成してください。'
        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
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      type: custom
      width: 244
  hash: null
