Green AI × CAT.AI

根拠: CAT.AIボット作成マニュアル(cat_ai_manual: index1~3・style.txt) + コンソール確認 + Slack。構築: コンソールビルド + BYOキー。

1. アーキテクチャ (CAT.AI上で組立)

社員(ユーザー)
   │  質問 / プロジェクト情報入力
   ▼
[Bots] 対話フロント ── 発話・分岐シナリオ + 入力フォーム(cg-文法)
   │
   ▼
[XI Agent] 生成AI ──(Dataset)──▶ [DocStore] RAG検索(関連度スコア)
   │  プロンプト + 検索根拠
   ▼
[LLM] BYOキー(GPT-5.4/4.1) → 自然文応答(出典表記)
   │
   ├─(必要時)─▶ [Tools] 外部API連携
   ▼
社員へ応答 (検索 / クレジット化判定・提案 / レビュー)

設計原則: 意図理解・生成はXI Agent(LLM)、業務フロー・入力はBotsシナリオ(決定論)に分離 → ハルシネーション抑制。

2. DocStore設計 (RAG)

項目	設定
取込	手法PDF(J-Credit AG/FO/WA)、農水省ガイド、論文、社内文書
Embedding	`text-embedding-3-large`
チャンク / 次元	チャンク 200~6000、次元 256~3072(調整)
検索	検索API — 関連度スコア付きチャンク返却

※ DocStoreは「検索」まで。自然文応答はXI Agentが担当。

3. XI構成

メニュー	利用
LLM API Key	BYO LLMキー(GPT-5.4/4.1)。PoC Usage limit
DocStore / Dataset	検索結果をDatasetでAgentに供給
Agents	検索応答・判定/提案・レビュー用エージェント(プロンプト)
Bots	社員の対話フロント(発話・分岐・フォーム)
Tools	(将来) 外部システム連携

Agentプロンプト方針

システム:「J-Credit方法論の専門家。DocStore根拠のない断定禁止、出典(文書・ページ)明示。」
入力: ユーザー質問 + Dataset(検索チャンク) / 出力: 根拠付き回答・クレジット化可否・リスク・レビュー。

4. Bot シナリオ (マニュアル cg- 文法)

① 挨拶発話 → メニュー分岐(検索 / 判定 / レビュー)

②「クレジット化判定」選択 → プロジェクト情報の入力フォーム提示

③ フォーム提出(form-submit) → context保存 → XI Agent呼出

④ 確認(postback) → Agent応答(判定・根拠)表示

入力フォーム例 (マニュアル文法)

<form style="width:300px">
  <div class="request-form">
    <div class="request-form-title">クレジット化 判定リクエスト</div>
    <input type="text" cg-name="project_type" class="nbinput">
    <input type="text" cg-name="methodology" class="nbinput">
    <button cg-label="判定" cg-action="form-submit"
            class="tablebutton">判定</button>
  </div>
</form>

cg-name → context変数(${context.project_type})としてAgentプロンプトに注入。
form-submit入力、postback確認/送信 — マニュアル index1~3.txt と同一パターン。
スタイル: マニュアル style.txt 系(ブランドカラー #249BEB、吹き出し内フォーム)。

5. 構築手順 (コンソール)

1. DocStore作成 → PDF取込 → Embedding・チャンク設定 → インデックス

2. LLM API Key登録(BYO, Usage limit)

3. Dataset = DocStore検索をAgentに接続

4. Agent定義(システムプロンプト・出典ルール)

5. Botシナリオ(メニュー分岐 + フォーム cg- + スタイル)

6. チャンネルembed(Webウィジェット) → 社内公開 → デモ

スクラッチ設計は別途(①_GreenAI_설계서.md)。本書はCAT.AIベース。