AI Decision

名前付きの質問をモデルで評価し、下流の規則に渡す構造化結果を返します。

モデルの判断が必要な業務上の質問には AI Decision を使います。通常の比較で表せる規則には Condition を使います。

質問

各質問に固有の名前と指示を設定します。対応形式は、真偽に近い評価、名前付き基準からの選択、順序付き基準による採点です。

{
  "op": "node.add", "as": "classify", "type": "decision", "name": "Assess urgency",
  "config": {
    "questions": [{ "name": "urgent", "type": "noul", "instructions": "Does the ticket describe a service outage?" }]
  },
  "inputs": { "target": { "kind": "value", "value": "Every checkout payment is failing." } }
}

target には、対応するテキスト、オブジェクト、配列を渡せます。基準は結果の意味を説明します。許可されるフィールドと上限は、現在の質問スキーマで確認してください。

入力

決済がすべて失敗するという問い合わせです。

想定される結果

urgent 出力にモデル評価が入ります。Condition でこの結果を使い分岐できます。

実行前の準備

デプロイ先で AI Decision のモデルサービスに対応している必要があります。評価はモデルが生成します。

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出力と分岐

質問ごとに名前付きの構造化出力を作成します。真偽に近い noul 形式は、型と 0–1 の数値評価を含むオブジェクトを返します。真偽値の分岐ハンドルではありません。

実行を分岐するには Condition を接続し、対象の評価フィールドをバインドします。モデル評価を確実なものとみなさず、タスクに適したしきい値を選択してください。

デプロイと失敗

デプロイ先が対応する決定モデルサービスを利用します。プレビューは質問とポート定義を表示するだけで、モデルの呼び出しやサンプルの評価はしません。

再試行とエラー処理に対応します。設定が対象とするのはタスクの失敗で、正常に生成された業務判断の正しさではありません。