Structures Reference Manual#

Structuresは、マルチステップAI処理パイプライン、外部システム統合、およびGen AI Builder内でのカスタムビジネスロジックの実行を可能にする高度なワークフローオーケストレーション機能を提供します。これらは、単純な会話型AIを、複雑な推論、データ変換、システムの自動化が可能な洗練されたエンタープライズアプリケーションに変換します。

アーキテクチャの目的#

ストラクチャーは、複数の処理ステップ、外部サービス統合、カスタムロジック実装を必要とする複雑なAIワークフローのオーケストレーションエンジンとして機能します。これらは、基本的な取得拡張生成を超えて、高度な推論機能と運用統合要件を備えたエンタープライズグレードのアプリケーションを有効にします。

システムインテグレーションフレームワーク#

Gen AI Builderコンポーネント

アシスタント 複雑なタスクを実行するためにツールインターフェイスを介して構造を呼び出します
データソース コンテンツ変換とエンリッチメントパイプラインの構造を利用します
ナレッジベース カスタム取得ロジックとコンテンツ処理の構造を活用
ツール マルチステップ機能を備えた洗練されたツールとして構造を実装します。

外部システムの接続

API統合 マルチプルのエンドポイントにわたるRESTfulおよびGraphQLサービスオーケストレーション
データベースオペレーション 複数のデータソースにまたがる複雑なデータ処理ワークフロー
ビジネスシステム エンタープライズリソースプランニング、顧客関係管理、および金融システム統合
ワークフローの自動化 多様な組織システムにわたるプロセスオーケストレーション

テクニカルアーキテクチャ#

構造実装フレームワーク#

ストラクチャーは、Griptapeフレームワークを使用して洗練されたワークフローパターンを実装し、Gen AI Builderオーケストレーション要件との互換性を維持しながら、複雑なマルチステップ操作のための標準化されたインターフェイスを提供します。

実装基盤 ストラクチャは、Gen AI Builder展開用に最適化された統合パターンを使用してGriptape Pythonフレームワークを使用して開発されています。このアーキテクチャは、シークエンシャルパイプライン、並列処理、ビジネスロジック要件に基づいた条件付き分岐などのさまざまなワークフロータイプをサポートしています。

コア構造カテゴリ

Structure Type	Primary Function	Use Cases
Agent Structures	Autonomous decision-making and task execution	Complex problem-solving, multi-step reasoning
Pipeline Structures	Sequential data transformation workflows	Content processing, data enrichment
Workflow Structures	Conditional branching and parallel processing	Business process automation, approval workflows

実行アーキテクチャ#

構造体呼び出しパターン

直接実行 コンソールインターフェイスを介した手動構造の呼び出し
API統合 RESTful APIエンドポイントを介したプログラムによる実行
アシスタント統合 アシスタントツールインターフェイスを介した構造呼び出し
パイプライン統合 データソース処理ワークフロー内の自動実行
イベント駆動実行 システムイベントまたはスケジュールに基づいてトリガーされた実行

処理調整 構造体は、言語モデル、外部API、データソース、ビジネスロジックプロセッサを含む複数のコンポーネントの体系的なオーケストレーションを介して、複雑な操作を調整します。この調整により、状態の一貫性が維持され、洗練されたワークフローパターンが可能になります。

構造カテゴリ#

エージェントベースの構造#

自律推論エージェント 複数の情報ソースと高度な推論機能を組み合わせて、状況の理解と戦略的思考を必要とする多面的な問題を解決する複雑な意思決定構造。

機能

マルチソース情報の統合と分析
問題の特性に基づいた動的なツールの選択
フィードバックを取り入れた反復問題解決
拡張されたインタラクションにわたるコンテキストを意識した意思決定

データ処理パイプライン#

コンテンツ変換構造 生のコンテンツをナレッジベースの統合とセマンティック検索操作に適した豊富な構造化情報に変換する体系的なデータ処理ワークフロー。

処理ステージ

コンテンツ抽出 フォーマット固有の解析とコンテンツ識別
機能強化 メタデータの追加、分類、および状況依存のアノテーション
Transformation フォーマット変換、構造の最適化、および品質の向上
検証コンテンツの精度検証と完全性評価

統合ワークフロー#

外部システムオーケストレーション データの一貫性、エラー処理、トランザクションの完全性を維持しながら、複数の外部システムにわたる操作を調整する複雑な統合構造。

統合パターン

API Orchestration 依存関係管理を使用したマルチサービスの調整
データの同期 システム間のデータの一貫性の維持
プロセスオートメーション エンドツーエンドのビジネスプロセスの実装
Error Recovery 洗練されたエラー処理と再試行メカニズム

実装パターン#

エンタープライズデータ処理#

組織は、データの品質とガバナンス標準を維持しながら、多様な情報ソースを統合された検索可能なナレッジリポジトリに変換する包括的なデータ処理構造を実装します。

アーキテクチャコンポーネント

ソースアダプタ システム固有のデータの抽出と正規化
処理エンジン コンテンツの変換とエンリッチメントのワークフロー
品質保証 検証と検証手順
出力の最適化 ダウンストリーム使用のためのフォーマットと構造の最適化

ビジネスプロセスオートメーション#

構造により、適切な監視と制御メカニズムを維持しながら、人間の意思決定とシステム自動化を組み合わせた高度なビジネスプロセスの自動化が可能になります。

自動化機能

承認ワークフロー ルーティングロジックを使用したマルチステークホルダーの意思決定プロセス
コンプライアンス検証 自動化されたポリシー遵守のチェックと検証
例外処理 インテリジェントな例外の識別と解決のワークフロー
監査証跡の生成 包括的なアクティビティログとコンプライアンス文書

カスタム検索システム#

高度な検索構造は、ユーザーの特性と組織の要件に基づいて、意味的な類似性とビジネスロジック、状況依存フィルタリング、および動的な結果の最適化を組み合わせた高度な検索戦略を実装します。

取得強化機能

ハイブリッド検索 ベクトルの類似性とルールベースのフィルタリングを組み合わせた
コンテキスト適応 ユーザーのコンテキストと権限に基づいた検索戦略の調整
結果の最適化 関連性の基準に基づいた動的なランキングとフィルタリング
パフォーマンスの最適化 応答時間を向上させるためのキャッシュとインデックス作成戦略

構成フレームワーク#

構造定義#

構造には、セキュリティ境界とパフォーマンスの最適化を維持しながら、処理ロジック、外部システム接続、および操作パラメーターを定義する包括的な構成が必要です。

構成コンポーネント

展開構成#

構造の展開には、適切なセキュリティ制御を維持しながら、開発、ステージング、および実稼働環境全体で一貫した動作を保証する体系的な構成管理が必要です。

展開パラメーター

リソースの割り当て CPU、メモリ、および処理時間の制限
セキュリティ構成 認証、承認、およびデータアクセス制御
パフォーマンスの最適化 キャッシュ戦略、並列処理、およびリソース使用率
モニタリング統合 ロギング、メトリック収集、およびパフォーマンス追跡

品質保証#

パフォーマンスモニタリング#

操作メトリック ストラクチャは、さまざまな実行シナリオにわたってパフォーマンス特性、リソース使用率、および操作の有効性を追跡する包括的なモニタリングを実装します。

重要なパフォーマンス指標

実行レイテンシー さまざまなワークフローの複雑さレベルでの処理時間の測定
成功率 さまざまな構造タイプと構成の完了率
リソース使用率 CPU、メモリ、およびネットワークリソースの消費パターン
エラーパターン 障害モードと復旧効果の系統的な分析

信頼性フレームワーク#

エラー処理とリカバリ 洗練されたエラー処理メカニズムにより、データの整合性と操作の継続性を維持しながら、さまざまな障害シナリオからの正常な低下と復旧が保証されます。

信頼性機能

再試行メカニズム 指数関数的バックオフとサーキットブレーカーパターンを使用したインテリジェントな再試行戦略
フォールバックプロシージャー 重要な操作の代替処理パス
状態管理 トランザクションの一貫性とロールバック機能
モニタリング統合 リアルタイムエラー検出および警告システム

運用上の考慮事項#

展開管理#

構造のライフサイクル

バージョン管理 下位互換性を考慮した体系的なバージョン管理
展開の自動化 環境全体で一貫した展開手順
ロールバック機能 問題のある展開の自動ロールバックメカニズム
ドキュメントメンテナンス 構造の進化に合わせた包括的なドキュメント

メンテナンス手順#

進行中のオペレーション

パフォーマンスの最適化 使用パターンとフィードバックに基づいた継続的なパフォーマンスチューニング
セキュリティの更新 定期的なセキュリティ評価と脆弱性の修正
Dependency Management 外部システムの接続性の監視とメンテナンス
キャパシティプランニング 成長予測に基づいたリソース割り当ての最適化

開発フレームワーク#

実装ガイドライン#

構造開発は、多様な組織要件にわたって一貫性、保守性、および運用の信頼性を保証する体系的な手順に従います。

開発のベストプラクティス

モジュールデザイン コンポーネントの分離により、独立したテストとメンテナンスが可能になります
エラー処理 適切なユーザーフィードバックを備えた包括的なエラー管理
セキュリティ統合 組織のポリシーに合わせたビルトインのセキュリティ制御
パフォーマンスの最適化 リソースの効率的な使用とスケーラビリティの考慮事項

テスト戦略#

検証フレームワーク

単体テスト 個々のコンポーネントの機能の検証
統合テスト システム境界を超えたエンドツーエンドのワークフロー検証
パフォーマンステスト 予想される動作条件での負荷およびストレステスト
セキュリティテスト 脆弱性評価と侵入テストの手順

実装リソース#

開発ドキュメント#

作成プロシージャ

Create a Structure in Gen AI Builder 包括的な構造の開発および展開の手順
Structure Configuration 詳細な構成オプションとベストプラクティス
Structure Execution 展開された構造のテストと検証手順

統合リソース#