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dimensions:
  type:
    primary: reference
    detail: core
  level: beginner
standard_title: Tool
language: ja
title: ツールの返り値
description: このドキュメントでは、Difyプラグインにおけるツールのデータ構造と使用方法について詳しく説明します。内容には、さまざまなタイプのメッセージ（画像URL、リンク、テキスト、ファイル、JSON）を返す方法、変数およびストリーミング変数メッセージを作成する方法、そしてworkflowで参照しやすくするためにツールの出力変数スキーマを定義する方法が含まれます。
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詳細なインターフェースドキュメントを読む前に、Difyプラグインのツール統合プロセスについて、大まかな理解があることを確認してください。

### データ構造

#### メッセージの返却

Difyは、`テキスト`、`リンク`、`画像`、`ファイルBLOB`、`JSON`など、さまざまなメッセージタイプをサポートしており、以下の異なるインターフェースを通じてさまざまなタイプのメッセージを返すことができます。

デフォルトでは、`workflow`内のツールの出力には、`files`、`text`、`json`の3つの固定変数が含まれ、以下の方法でこれらの変数のデータを返すことができます。

例えば、`create_image_message`を使用して画像を返しますが、ツールはカスタム出力変数もサポートしているため、`workflow`内でこれらの変数をより便利に参照できます。

#### **画像URL**

画像のURLを渡すだけで、Difyはリンクを通じて自動的に画像をダウンロードし、ユーザーに返します。

```python
    def create_image_message(self, image: str) -> ToolInvokeMessage:
        pass
```

#### **リンク**

リンクを返す必要がある場合は、以下のインターフェースを使用してください。

```python
    def create_link_message(self, link: str) -> ToolInvokeMessage:
        pass
```

#### **テキスト**

テキストメッセージを返す必要がある場合は、以下のインターフェースを使用してください。

```python
    def create_text_message(self, text: str) -> ToolInvokeMessage:
        pass
```

**ファイル**

画像、音声、動画、PPT、Word、Excelなどのファイルの生データを返す必要がある場合は、以下のインターフェースを使用できます。

* `blob` ファイルの生データ、bytes型。
* `meta` ファイルのメタデータ。開発者が明確なファイルタイプを必要とする場合は、`mime_type`を指定してください。そうでない場合、Difyはデフォルトタイプとして`octet/stream`を使用します。

```python
    def create_blob_message(self, blob: bytes, meta: dict = None) -> ToolInvokeMessage:
        pass
```

#### **JSON**

フォーマットされたJSONを返す必要がある場合は、以下のインターフェースを使用できます。これは通常、workflow内のノード間のデータ転送に使用されます。agentモードでは、ほとんどの大規模モデルもJSONを読み取り、理解することができます。

* `object` Pythonの辞書オブジェクトで、自動的にJSONにシリアライズされます。

```python
    def create_json_message(self, json: dict) -> ToolInvokeMessage:
        pass
```

#### **変数**

非ストリーミング出力の変数の場合、以下のインターフェースを使用して返すことができます。複数作成した場合、後者が前者を上書きします。

```python
    def create_variable_message(self, variable_name: str, variable_value: Any) -> ToolInvokeMessage:
        pass
```

#### **ストリーミング変数**

「タイプライター」効果でテキストを出力したい場合は、ストリーミング変数を使用してテキストを出力できます。`chatflow`アプリケーションで`answer`ノードを使用し、この変数を参照すると、テキストは「タイプライター」効果で出力されます。ただし、現在この方法は文字列型のデータのみをサポートしています。

```python
    def create_stream_variable_message(
        self, variable_name: str, variable_value: str
    ) -> ToolInvokeMessage:
```

#### カスタム変数の返却

`workflow`アプリケーションで`tool`の出力変数を参照したい場合は、出力される可能性のある変数を事前に定義する必要があります。Difyプラグインは、[`json_schema`](https://json-schema.org/)形式の出力変数定義をサポートしています。以下に簡単な例を示します。

```yaml
identity:
  author: author
  name: tool
  label:
    en_US: label
    zh_Hans: 标签
    ja_JP: ラベル
    pt_BR: etiqueta
description:
  human:
    en_US: description
    zh_Hans: 描述
    ja_JP: 説明
    pt_BR: descrição
  llm: description
output_schema:
  type: object
  properties:
    name:
      type: string
```

上記のサンプルコードは、簡単なツールを定義し、それに`output_schema`を指定しています。これには`name`フィールドが含まれており、この時点で`workflow`内でこのフィールドを参照できます。ただし、実際に使用するためには、ツールの実装コードで変数を返す必要があることに注意してください。そうしないと、`None`の戻り結果が得られます。

{/*
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*/}

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