ZeroGraphはどのような複雑なAIワークフローをサポートしていますか？例を挙げていただけますか？

2025-08-21

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ZeroGraphは複雑なAIワークフローを幅広くサポートしており、代表的なシナリオは以下の通り：

マルチエージェントコラボレーション::
- 複数の定義 Node クラスは、異なるサブタスクを next メソッドを使用してノードロジックを接続します。
- 例NodeA 入力をチェックした後、次のように結果にジャンプする。 NodeB(成功）または NodeC(失敗）。
検索機能拡張ジェネレーション（RAG）::
- 合体 AsyncNode 外部からのデータ検索（APIクエリーなど）を可能にし、生成ノードを通じて最終結果を出力する。
- 例：まずデータベースを検索し、次にユーザーの質問に答えるために要約を作成する。
バッチファイル・タスク::
- 利用する BatchNode テキストのバッチクリーニングや並列計算など、データの配列を効率的に処理。
- 例：1000の商品説明文のセンチメント分析。
非同期ワークフロー::
- AsyncNode メインスレッドのブロックを避けるため、ネットワークリクエストやファイルの読み書きなどの非同期操作をサポート。
- 例：ウェブコンテンツをクロールした後にキーワードを抽出する。

公式サンプルカタログ(examples/のような完全な実装を提供する。 multi-agent マルチエージェント対話の実証rag 検索ベースの生成を実証する。

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