WindyFlo Tutorial
情報検索AIツール
Document Retrieval Q&A
情報検索AIツール
Document Retrieval Q&A
どんなツールですか？
膨大な文章の中から必要な情報を探し出し、提供するAIパイプライン。大量のテキストデータを効率的に分析し、必要な情報を即座にアウトプットする。
ナレッジの管理、文章の要約、意思決定の支援など、様々な用途で活用できる。
活用例
顧客サポート
FAQからカスタマイズされた質問まで、顧客からの問い合わせに対して24時間365日対応するスマートチャットボット
文書要約
膨大な社内資料や製品マニュアルから利用者が必要とする資料だけを見つけ出し提供
意思決定支援
膨大なデータをもとに、経営戦略や課題解決に必要な解決策を提案するAIアドバイザー
DocumentQ&Aの構造
WindyFloに登録＆ログイン
新しいPipelineの作成
1) メニューから 「My Pipelines」に移動
2)「Create Pipeline」をクリック
3) パイプラインの詳細を入力
4)「Create AI Model Pipeline」をクリック
Pipeline Name: パイプラインの名前を指定
Description: パイプラインの説明を記載
Tags: パイプラインを簡単に見つけられるようにタグを追加
Public/Private: パイプラインの公開・非公開を選択
パイプラインを作成
1) メニューから 「Pipeline」 を選択
パイプライン用の作業スペースが開きます。
2)Add Node をクリックし、必要なノードを選択し、作業スペースにドラッグ
必要なノード一覧 :
Text File or Pdf File
Recursive Character Text Splitter
In-Memory Vector Store
OpenAI Embeddings
Conversational Retrieval QA Chain
ChatOpenAI
Buffer Memory
Recusive Character Text Splitter
3) 各ノードを接続
ノード接続順:
1. Recursive Character Text Splitter → Text File & Pdf File
2. Text File & Pdf File → In-Memory Vector Store
3. OpenAI Embeddings → In-Memory Vector Store
4. In-Memory Vector Store → Conversational Retrieval QA Chain
5. ChatOpenAI → Conversational Retrieval QA Chain
6. Buffer Memory → Conversational Retrieval QA Chain
4) パラメーターを設定
Recursive Character Text Splitter
Chunk Size : 1000
Chunk Overlap : 200
Text File & PDF File
Upload File : TXTファイルまたはPDFファイルをアップロード
OpenAI Embeddings
Connect Credential : 外部サービスのAPIを入力
Model Name : text-embedding-3-small
ChatOpenAI
Connect Credential : 外部サービスのAPIを入力
Model name : スムーズな会話のために GPT 4(last) を選択
Temperature : 応答の質の高さと一貫性のために 0.7 に設定
Buffer Memory
Memory Key : Chat_history(default)
Input key : input(default)
保存とテストの実行
1) 「Save」をクリックし、パイプラインを保存
2) 「Run」をクリック
3) テストのためにコマンドを入力
例 )
{今期の損益分岐点はいつ達成しましたか？}
4-1. パイプラインの共有（APIで連携）
4-2. パイプラインの共有（チャットボットとして利用する）
APIで連携する
1) 「Save」をクリックしパイプラインを保存
2) 「Embed as API」をクリック
APIでアクセスしたり、ウェブサイトに埋め込むことができます。
3) 希望する言語の選択
HTML、React、Python、JavaScriptまたはCURLから選択
4) 希望した言語に生成されたコードをコピー
5) サービスにコードを貼る
チャットボットとして使う
1) 「Share Chatbot」を選択する
本動作は、チャットボットとして動作するパイプラインでのみ利用出来ます。
データ処理様に設計されたパイプラインでは、本機能がサポートされない場合があります。
2) チャットボットの設定をカスタマイズ
3)「リンクを開く」をクリック
左のアイコン： リンクコピー
右側のアイコン： リンクを開く
4) 新しく開いたリンクの「Type your question」に質問を入力し作成したチャットボットをテスト
複雑なコーディング知識は不要
作りたいAIツールを簡単に開発
WindyFlo
Resources
FAQ
Learning Center
Help Center
© 2025 Copyright Hamadalabs Inc. All rights reserved.
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ナレッジの管理、文章の要約、意思決定の支援など、様々な用途で活用できる。
活用例
顧客サポート
FAQからカスタマイズされた質問まで、顧客からの問い合わせに対して24時間365日対応するスマートチャットボット
文書要約
膨大な社内資料や製品マニュアルから利用者が必要とする資料だけを見つけ出し提供
意思決定支援
膨大なデータをもとに、経営戦略や課題解決に必要な解決策を提案するAIアドバイザー
DocumentQ&Aの構造
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新しいPipelineの作成
1) メニューから 「My Pipelines」に移動
2)「Create Pipeline」をクリック
3) パイプラインの詳細を入力
Pipeline Name: パイプラインの名前を指定
Description: パイプラインの説明を記載
Tags: パイプラインを簡単に見つけられるようにタグを追加
Public/Private: パイプラインの公開・非公開を選択
4) 「Create AI Model Pipeline」をクリック
パイプラインを作成
1) メニューから 「Pipeline」を選択
パイプライン用の作業スペースが開きます。
2)Add Node をクリックし、必要なノードを選択し、作業スペースにドラッグ
必要なノード一覧 :
Text File or Pdf File
Recursive Character Text Splitter
In-Memory Vector Store
OpenAI Embeddings
Conversational Retrieval QA Chain
ChatOpenAI
Buffer Memory
Recusive Character Text Splitter
3) 各ノードを接続
ノード接続順:
1. Recursive Character Text Splitter → Text File & Pdf File
2. Text File & Pdf File → In-Memory Vector Store
3. OpenAI Embeddings → In-Memory Vector Store
4. In-Memory Vector Store → Conversational Retrieval QA Chain
5. ChatOpenAI → Conversational Retrieval QA Chain
6. Buffer Memory → Conversational Retrieval QA Chain
4) パラメーターを設定
Recursive Character Text Splitter
Chunk Size : 1000
Chunk Overlap : 200
Text File & PDF File
Upload File : TXTファイルまたはPDFファイルをアップロード
OpenAI Embeddings
Connect Credential : 外部サービスのAPIを入力
Model Name : text-embedding-3-small
ChatOpenAI
Connect Credential : 外部サービスのAPIを入力
Model name : スムーズな会話のために GPT 4(last) を選択
Temperature : 応答の質の高さと一貫性のために 0.7 に設定
Buffer Memory
Memory Key : Chat_history(default)
Input key : input(default)
保存とテストの実行
1) 「Save」をクリックし、パイプラインを保存
2) 「Run」をクリック
3) テストのためにコマンドを入力
例 )
{今期の損益分岐点はいつ達成しましたか？}
4-1. パイプラインの共有（APIで連携）
APIで連携する
1) 「Save」をクリックしパイプラインを保存
2) 「Embed as API」をクリック
APIでアクセスしたり、ウェブサイトに埋め込むことができます。
3) 希望する言語の選択
HTML、React、Python、JavaScriptまたはCURLから選択
4) 希望した言語に生成されたコードをコピー
5) サービスにコードを貼る
4-2. パイプラインの共有（チャットボットとして利用する）
チャットボットとして使う
1) 「Share Chatbot」を選択する
本動作は、チャットボットとして動作するパイプラインでのみ利用出来ます。
データ処理様に設計されたパイプラインでは、本機能がサポートされない場合があります。
2) チャットボットの設定をカスタマイズ
3)「リンクを開く」をクリック
左のアイコン： リンクコピー
右側のアイコン： リンクを開く
4) 新しく開いたリンクの「Type your question」に質問を入力し作成したチャットボットをテスト
複雑なコーディング知識は不要
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