DeepSeek MCPサーバー統合
FlowHuntをDeepSeek MCPサーバーと連携し、高度な言語モデルをAIワークフローに導入します。DeepSeek APIコールを安全にプロキシし、匿名利用を可能に。スマートなモデル選択・フォールバック・動的設定・コンテキストを保持したマルチターン会話などの機能も利用できます。...
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LLM DeepSeekコンポーネントとは？
LLM DeepSeekコンポーネントは、DeepSeekモデルをあなたのフローに接続します。実際の生成やエージェント機能は「ジェネレーター」や「エージェント」で行われますが、LLMコンポーネントを使うことでモデルの切り替えや制御が可能になります。
LLMコンポーネントの接続は任意であることを覚えておきましょう。LLMを利用するすべてのコンポーネントには、デフォルトでChatGPT-4oが設定されています。LLMコンポーネントを使うことで、モデルの変更や設定の制御が行えます。
LLM Geminiコンポーネントの設定
最大トークン数
トークンは、モデルが処理・生成するテキストの最小単位です。トークンのカウント方法はモデルによって異なり、単語・サブワード・記号などさまざまです。通常、料金は数百万トークン単位で計算されます。
最大トークン数の設定は、一度のやり取りやリクエストで処理可能なトークンの上限を決定します。これにより、応答が適度な長さに収まるよう制御できます。デフォルトの上限は4,000トークンで、ドキュメントや複数資料の要約や回答生成に最適なサイズです。
温度（Temperature）
温度は応答の多様性（ランダム性）を制御するパラメータで、0から1までの値を取ります。
0.1のような低温度では、応答は非常に的確ですが、繰り返しや単調さが目立つ場合があります。
逆に、1のような高温度では、応答の創造性が最大化されますが、無関係な内容や事実誤認（幻覚）が含まれるリスクも高まります。
例えば、カスタマーサポート用のチャットボットでは、0.2から0.5の範囲が推奨されます。この範囲なら、台本に沿った的確な応答を保ちつつ、自然なバリエーションも得られます。
モデル
こちらがモデル選択欄です。ここから、サポートされているすべてのDeepSeekモデルを選択できます。最新のGeminiモデルにも対応しています。
- DeepSeek R1: 2025年初頭に登場し、世界を席巻した中国発の軽量オープンソースモデルです。現在、最速かつ最高のDeepSeekモデルであり、OpenAIのo1モデルを容易に上回ります。
LLM DeepSeekをフローに追加する方法
すべてのLLMコンポーネントには出力ハンドルのみがあることに気づくでしょう。入力はこのコンポーネントを通過せず、モデルを表現する役割のみを果たします。実際の生成はAIエージェントやジェネレーターで行われます。
LLMのハンドルは常に紫色です。LLM入力ハンドルは、テキスト生成やデータ処理を行うAIコンポーネントすべてにあります。ハンドルをクリックするとオプションが表示されます。
これにより、さまざまなツールを作成できます。実際のコンポーネントの使い方を見てみましょう。以下は、DeepSeek R1を使って応答を生成するシンプルなAIエージェントチャットボットフローです。基本的なDeepSeekチャットボットとしても利用できます。
このシンプルなチャットボットフローは以下で構成されます：
- チャット入力: ユーザーがチャットで送信するメッセージを表します。
- チャット履歴: チャットボットが過去の応答を記憶し、それを考慮できるようにします。
- チャット出力: チャットボットの最終的な応答を表します。
- AIエージェント: 応答を生成する自律型AIエージェントです。
- LLM DeepSeek: DeepSeek生成モデルへの接続部分です。
