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# 対話パイプライン設定の変更(Pipelines)
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パイプラインは、メッセージを受信した後の処理フローと、大規模言語モデルとの情報交換を制御します。各ボットは1つのパイプラインにバインドでき、同じパイプラインは複数のボットにバインドできます。
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LangBotは最初の起動時にデフォルトパイプラインを自動的に作成します。ボットを作成すると、自動的にデフォルトパイプラインにバインドされます。最初のモデルを作成すると、自動的にデフォルトパイプラインのモデルとして設定されます。
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異なるシナリオに適応するために、異なるボット用に複数のパイプラインを作成できます。
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現在、パイプラインでは以下の機能を設定できます:
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## AI機能
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以下を選択して使用できます: `組み込みエージェント`、[`Dify`](https://dify.ai/)、[`n8n`](https://n8n.io/)
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AI機能は主に2つの部分に分かれています: ランナーの選択とランナーパラメータの設定。
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ランナーは、メッセージを処理するために大規模モデルをスケジュールする方法を定義します。デフォルトは`組み込みエージェント`で、これはLangBotによって実装された複数ラウンドのエージェント戦略です。このランナーが選択されている場合のみ、LangBot内で設定されたモデルとツールが使用されます。
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*<!--  -->*
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<img width="400px" src="/assets/image/zh/deploy/pipelines/edit_pipeline_ai.png" alt="edit_pipeline" />
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`Dify`、[`n8n`](https://n8n.io/)などの外部LLMOpsプラットフォームを使用することもできます。この場合、使用されるモデル、プロンプト、ツール、その他のリソースはLLMOpsプラットフォームによって提供されます。
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<img width="400px" src="/assets/image/zh/deploy/pipelines/more_runner.png" alt="more_runner" />
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- Difyへの接続の詳細手順は、[チュートリアルを参照](/ja/usage/pipelines/dify.html)してください。
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- n8nへの接続の詳細手順は、[チュートリアルを参照](/ja/usage/pipelines/n8n.html)してください。
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### 会話変数
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外部LLMOpsプラットフォームを使用する場合、LangBotは以下のパラメータを明示的に渡します。これらをLLMOpsプラットフォームワークフローの開始ノードに追加できます(以下の画像はDifyの例です):
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- `launcher_type`: ランチャーオブジェクトタイプ、プライベートチャットの場合は`person`、グループチャットの場合は`group`
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- `launcher_id`: ランチャーオブジェクトID、プライベートチャットの場合はユーザーID、グループチャットの場合はグループID
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- `sender_id`: 送信者ID
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- `user_message_text`: ユーザーメッセージのプレーンテキスト
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- `session_id`: ユーザーセッションID、プライベートチャットの場合は`person_<id>`、グループチャットの場合は`group_<id>`
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- `conversation_id`: 文字列、ユーザーセッションID、LangBotによって生成されます。ユーザーがセッションをリセットした後に再生成されます
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- `msg_create_time`: 数値型、このメッセージが受信されたタイムスタンプ(秒)
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- `group_name`: グループ名、グループメッセージを受信した場合のみ設定されます
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- `sender_name`: 送信者名
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[プラグインを通じて任意の変数をカスタマイズできます](/en/plugin/dev/apis/common.html#set-request-variables)。
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## その他の設定
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設定フォームの説明を参照してください。
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