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title: "パラメータ抽出器"
description: "自然言語を構造化データに変換するLLMインテリジェンスを活用"
icon: "crop-simple"
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Parameter Extractorノードは、LLMインテリジェンスを使用して非構造化テキストを構造化データに変換します。これは、自然言語入力とツール、API、およびその他のワークフローノードが必要とする構造化パラメータとのギャップを埋めます。

## 構成

### 入力とモデルの選択

パラメータを抽出したいテキストを含む**入力変数**を選択します。これは通常、ユーザー入力、LLMの応答、または他のワークフローノードから来ます。

強力な構造化出力能力を持つ**モデル**を選択します。Parameter Extractorは、文脈を理解し、構造化されたJSON応答を生成するLLMの能力に依存します。

### パラメータ定義

抽出したいパラメータを以下のように指定して定義します：

- **パラメータ名** - 出力JSONに表示されるキー
- **データ型** - 文字列、数値、ブール値、配列、またはオブジェクト
- **説明** - LLMが何を抽出するか理解するのに役立ちます
- **必須ステータス** - パラメータが存在する必要があるかどうか

パラメータを手動で定義することも、**既存のツールから素早くインポート**して、下流のノードのパラメータ要件にマッチさせることもできます。

### 抽出指示

抽出する情報とそのフォーマット方法を説明する明確な指示を書きます。指示に例を含めることで、複雑なパラメータの抽出精度と一貫性が向上します。

<Frame caption="Arxiv論文取得のためのパラメータ抽出">
  <img src="https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/en/guides/workflow/node/a8bae4106a015c76ebb0a165f2409458.png" alt="Arxiv Paper Retrieval Tool" />
</Frame>

## 高度な構成

### 推論モード

モデルの能力に基づいて、2つの抽出アプローチから選択します：

**関数呼び出し/工具呼び出し**は、モデルの構造化出力機能を利用して、強力な型準拠で信頼性の高いパラメータ抽出を行います。

**プロンプトベース**は、関数呼び出しをサポートしないモデルまたはプロンプトベースの抽出がより良い結果を出す場合に、純粋なプロンプトに依存します。

### メモリ

パラメータを抽出するときに会話履歴を含めるためにメモリを有効にします。これにより、LLMがインタラクティブな対話の文脈を理解し、会話型ワークフローの抽出精度を向上させます。

## 出力変数

ノードは、抽出されたパラメータと組み込みのステータス変数の両方を提供します：

**抽出されたパラメータ**は、下流のノードで使用するためのパラメータ定義に一致する個別の変数として表示されます。

**組み込み変数**には、ステータス情報が含まれます：
- `__is_success` - 抽出の成功ステータス（成功の場合は1、失敗の場合は0）
- `__reason` - 抽出が失敗した場合のエラー説明

<Frame caption="データフォーマット変換の例">
  <img src="https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/en/guides/workflow/node/71d8e48d842342668f92e6dd84fc03c1.png" alt="Data format conversion workflow" />
</Frame>

## 一般的な使用例

**ツールパラメータ準備**は、構造化入力を必要とするワークフローツールのために自然言語から特定のパラメータを抽出します。

**データフォーマット変換**は、リストを反復処理用の配列に変換するなど、他のノードが必要とするフォーマットにテキストを変換します。

**APIリクエスト準備**は、ユーザーの意図をAPI互換のパラメータに変換する際のHTTPリクエスト用にデータを構造化します。

**フォームデータ処理**は、データベースの保存やさらなる処理のために、自由形式のユーザー入力から構造化された情報を抽出します。

## ベストプラクティス

**明確なパラメータ説明**は、LLMがどの情報をどの形式で抽出するかを正確に理解するのに役立ちます。

**例を提供する**ことで、特に複雑またはドメイン固有のパラメータにおいて、抽出精度が向上します。

**適切なデータ型を使用する**ことで、抽出されたパラメータが下流のノードの要件に一致することを保証します。

**抽出失敗を処理する**ために、`__is_success`変数を確認し、抽出が失敗した場合のフォールバックロジックを提供します。
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