情報取得・RAGツール (InfoRetriever)
概要 (What is it?)
InfoRetriever は、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation / RAG）機能をワークフローに追加するツールです。関連情報を見つけ出し、AI の応答精度を向上させる「有能なリサーチャー」のような役割を果たします。
使用する場面 (When would I use it?)
以下のような場面でこのノードを使用します：
- 独自のデータソースに基づいて AI の応答をグラウンディング（根拠付け）したい場合
- エージェントに特定の情報へのアクセスおよび参照権限を与えたい場合
- 関連コンテキストを提供して回答の正確性を高めたい場合
- 対話型エージェントに社内ナレッジベースや外部知識を接続したい場合
使い方 (How to use it)
基本セットアップ
- ワークフローに InfoRetriever ノードを追加します
- RAG 機能を必要とするノード（Agent など）にその出力を接続します
パラメータ一覧 (Parameters)
- description: このツールがどのような情報を提供するかについての説明（デフォルト: "Contains information"）
- off_prompt: メインプロンプトの外で RAG 検索操作を実行するかどうか（デフォルト: true）
- rag_engine: 情報を取得するために使用される検索エンジン（必須）
出力 (Outputs)
- tool: 他のノードで使用できる、設定済みの RAG ツール
- rules: RAG ツールによって使用されるルールセット
使用例 (Example)
自社の社内ドキュメントに基づいて質問に回答できるエージェントを作成したい場合の例：
- ワークフローに InfoRetriever ノードを追加します
- 社内ドキュメントを含むベクターストアを "rag_engine" 入力に接続します
- "tool" 出力を Agent ノードの "tools" 入力に接続します
- これにより、エージェントは質問に回答する際に社内ドキュメントから該当情報を取得・引用して正確に回答できるようになります