クイックスタート：Geminiノードを使ったFlowの作成

このセクションでは、Geminiノードを使用した実践的なユースケースを通じて、FlowデザイナーでLLMベースのFlowを素早く作成・テストする方法を説明します。

この例では、構造化されたセンサーデータを含むMQTTデバイスのメッセージを処理しつつ、ルーティングのためにclientidを保持するFlowの構築方法を示します。Geminiノードはメッセージのペイロードに基づいて返信を生成し、RepublishノードはAIの返信をクライアントごとのトピックdevices/${clientid}/replyに送信することで、各デバイスにカスタマイズされた返信を確実に届けます。

シナリオの説明

産業用モニタリングのシナリオでは、各デバイスが定期的にJSON形式の構造化センサーデータをトピックdevices/<device_id>にパブリッシュします。従来のルールベースのアラート（例：温度の閾値超過）では、隠れたパターンや異常指標の組み合わせを見逃す可能性があります。

このFlowはGeminiを活用し、振動、温度、圧力など複数のフィールドの全体的な文脈を分析して、潜在的な機械故障を示唆する複雑な異常を検出します。例えば、振動と温度が同時に高い場合、Geminiはより深刻なリスク（例：ベアリングの過負荷）を推論し、正確で説明可能なアラートを出力します。

• データ処理：ペイロードからデバイスの読み取り値を抽出し、clientid（例：device_1）を下流で使用できるように公開します。
• LLMベースの処理：全ペイロードをGeminiに送信し、全フィールドにわたる包括的な分析を行います。
• メッセージ再パブリッシュ：AI生成のアラートをクライアントごとのトピックdevices/<district_id>/replyにパブリッシュします。

受信メッセージの例（devices/device_1宛て）：

{
  "vibration": 9.5,
  "temperature": 85,
  "pressure": 1.2
}

期待される再パブリッシュ出力（devices/device_1/reply宛て）：

Critical Alert: Simultaneous severe vibration and high temperature detected, indicating an immediate critical equipment malfunction risk.

Flowの作成

前提条件

有効なGemini APIキーを用意してください。

1. FlowsページでCreate Flowボタンをクリックします。

2. Messagesノードを追加します。

   • ソースパネルからMessagesノードをドラッグします。
   • トピックをdevices/+に設定します。
   • 保存をクリックします。

3. Data Processingノードを追加します。

   • ProcessingセクションからData Processingノードをドラッグします。

   • 以下の設定でフォームを入力します。この設定により、clientidが下流ノードでアクセス可能になります（例：再パブリッシュのトピック内の${clientid}）。

     • Field：clientid
     • Transform：空欄のまま
     • Alias：clientid

   • 保存をクリックします。

4. Geminiノードを追加します。

   • ProcessingセクションからGeminiノードをドラッグします。

   • ノードを以下のように設定します：

     • Input：payloadを入力します。

     • System Message：以下のプロンプトを入力します：

       You are an industrial anomaly detection assistant.
       Analyze the incoming sensor data (vibration, temperature, pressure) as a whole.
       If multiple indicators exceed risk thresholds at the same time, for example, if vibration > 8 and temperature > 80 in the same reading, the combined risk is significantly higher than a single abnormal value. In such cases, generate a precise, high-priority alert.
       Only return a single alert sentence—no extra explanation.

     • Model：デフォルトのモデルgemini-2.0-flashのままで構いません。

     • API Key：GeminiのAPIキーを入力します。

     • Base URL：空欄のままにしてGeminiのデフォルトエンドポイントを使用します。

     • Output Result Alias：ai_replyを入力します。

   • 保存をクリックします。

5. Republishノードを追加します。

   • SinkセクションからRepublishノードをドラッグします。
   • トピックをdevices/${clientid}/replyに設定します。
   • ペイロードを${ai_reply}に設定します。
   • 保存をクリックします。

6. すべてのノードを接続し、右上の保存をクリックしてFlowを保存します。

   

   Flowとフォームのルールは相互運用可能です。ルールページでSQLや関連ルール設定も確認できます。

   

Flowのテスト

1. MQTTクライアントをEMQXに接続します。

   Flowを素早くテストするには、ダッシュボードのDiagnostic Tools → WebSocket Clientを使ってMQTTクライアントをシミュレートできます。あるいは、MQTTXツールや実際のMQTTクライアントを使用しても構いません：

   • EMQXサーバーに接続します。
   • 例えばdevices/device_1/replyトピックをサブスクライブします。

2. テスト開始。

   • Flowデザイナーで任意のノードをクリックし、編集パネルを開きます。

   • Editをクリックし、続けてStart Testをクリックして画面下部にテストパネルを開きます。

   • Input Simulated Dataをクリックし、以下のメッセージをトピックdevices/device_1にパブリッシュするためにSubmit Testをクリックします：

     {
       "vibration": 9.5,
       "temperature": 85,
       "pressure": 1.2
     }

3. 結果の確認。

   • Flowの実行結果が成功したことを確認できます。

     

   • WebSocket Clientページに戻ると、以下のようなAI生成の要約を受信できます：

     “High-priority alert: Simultaneous high vibration and high temperature detected.”

   • テストが失敗した場合は、エラーメッセージが表示されます。

   • Geminiノードの実行統計やメトリクスを確認するには、編集ページを閉じてノードをクリックし、編集パネルのOverviewタブを開きます。