構造化ジェネレーターコンポーネントは、大規模言語モデル（LLM）を活用して構造化データの出力を生成するために設計されています。このコンポーネントは、AI生成のテキストやデータを特定のスキーマや構造に準拠させる必要がある場合に特に有用であり、下流システムや分析、ワークフローへの統合を容易にします。

このコンポーネントができること

構造化ジェネレーターは、プロンプト形式のユーザー入力を受け取り、必要に応じて画像やシステムレベルの指示も組み込み、選択したLLMを使ってユーザーが定義した構造に沿った出力を生成します。これにより、フォーム入力やレポート生成、テキストからの構造化データ抽出など、一貫性と予測可能なデータフォーマットが必要な場面に最適です。

入力

このコンポーネントはいくつかの設定可能な入力をサポートします。

入力の詳細

• Input（プロンプト）: LLMが対応すべき主な指示や質問です。
• LLM（モデル）: 応答生成に使用する言語モデルを選択します。
• Images: マルチモーダル入力をサポートするLLMの場合、視覚的コンテキストとして画像を添付できます。
• Output Structure: フィールドや説明など、出力形式を指定し、生成されるコンテンツが指定通りに構造化されるようにします。
• System Message:（上級者向け）モデルの挙動を誘導する追加のコンテキストやルールを指定します。

出力

このコンポーネントは単一の出力を生成します。

この出力は他のコンポーネントで利用したり、さらなる処理のためにエクスポートできます。

なぜ構造化ジェネレーターを使うのか？

• 一貫性: AI生成の出力が常に所定のスキーマに従うため、後処理の手間を削減できます。
• 柔軟性: 単純なフィールド付きテキストから複雑なネストデータまで、幅広い出力構造に対応。
• マルチモーダル入力: テキストに加え、画像もプロンプトに含めてモデルを強化できます（対応モデルのみ）。
• カスタマイズ性: システムメッセージでモデルの挙動や出力スタイルをワークフローごとに最適化。
• 統合性: API応答やデータベース、分析パイプラインなど、構造化データが必要なAIワークフローに最適。

ユースケース例

• 非構造テキストから氏名・日付・場所などの情報を抽出して構造化。
• ユーザー入力から標準化されたレポートや要約を生成。
• 自由記述からフォームやテーブルを自動入力。
• Webアプリや後続処理用にJSON出力を作成。

まとめ

構造化ジェネレーターは、AI駆動の構造化データ出力を生成するための強力で柔軟なツールです。入力フィールドや出力スキーマを設定することで、構造化・信頼性・再現性の高いデータ生成が求められるさまざまな用途に適応できます。