LLMノードは、入力されたプロンプトや検索結果をもとに、大規模言語モデル（LLM）が文章や回答を生成します。Taskhubでは、6種類のLLMノードから選択することができ、それぞれが特有の機能と用途を持っています。
テキスト生成AI
テキスト生成AIは、人間のように自然な文章を作成する大規模言語モデルです。質問応答、文章要約、アイデア出しなど、幅広い用途に対応できます。与えられた文脈や指示に基づいて、人間らしい文章を生成する能力を持っており、多様なテキストベースのタスクに適しています。
アプリ使用時には、ユーザーのニーズや具体的なタスクに応じて、最適なLLMを画面左下から選択することができます。利用可能なモデルには、ChatGPT、Claude、Geminiなどが含まれています。
Assistants API
Assistants APIは、テキスト生成AIよりもさらに高度な処理能力を持っています。コードの実行能力があり、プログラミングタスクの自動化や複雑な計算処理を行うことが可能です。さらに、このノードはテキスト以外の出力にも対応しており、エクセルやスライドなどの生成も可能です。高度な推論能力を持ち、複雑な問題解決や分析タスクに適しています。
画像生成AI（DALL-E 3）
画像生成AI（DALL-E 3）は、OpenAIが開発した画像生成モデルです。重要な点として、DALL-E 3を使用する際は、ノードのプロンプト入力欄にインプットの変数を必ず含める必要があります。これにより、ユーザーの入力に基づいて画像を生成することができます。
画像生成AI（Stable Diffusion）
画像生成AI（Stable Diffusion）は、Stability AIが開発した画像生成モデルです。DALL-E 3と同様に、テキストから画像を生成する能力を持っていますが、Stable Diffusionのノードはノードに変数を含める必要はありません。
Perplexity
Perplexityは、Perplexity AI社が開発したAIチャットボット型の検索エンジンです。ユーザーの入力に基づいて検索を実行し、その結果を出力します。最新の情報を含む質問応答や、幅広いトピックに関する情報収集に適しています。
利用時の重要なポイント
Perplexityノードを効果的に使用するためには、以下の手順を踏む必要があります。
- 文章テンプレートノードの挿入:
Perplexityノードを使用する際は、インプットノードとPerplexityノードの間に必ず文章テンプレートノードを挿入してください。 - プロンプトの作成:
挿入した文章テンプレートノードには、インプットノードからの変数を含むプロンプトを作成します。このプロンプトが、Perplexityが検索を行う際の検索クエリとなります。
文章テンプレートノードを間に挟むことで、ユーザーからの単純なキーワード入力（例：「人工知能」）を、より具体的で詳細な検索指示（例：「人工知能について、最新の情報を踏まえて詳しく解説してください。」）に変換することができます。これにより、Perplexityの検索精度と回答の質を大幅に向上させることが可能になります。
DeepResearch
DeepResearchは、OpenAI社が開発したAIチャットボット型の検索エンジンです。Perplexityと同様に、ユーザーの入力に基づいて検索を実行し、その結果を出力します。学術研究や深い分析が必要なタスクに特に適しています。
利用時の重要なポイント
DeepResearchノードを効果的に活用するためには、Perplexityノードと同様に、インプットノードとDeepResearchノードの間に文章テンプレートノードを配置し、プロンプトを作成する必要があります。
