クイックスタート：OpenAIノードを使ったFlowの作成

このセクションでは、FlowデザイナーでLLMベースのFlowを実際のユースケースを通じて素早く作成・テストする方法を説明します。

このデモでは、MQTTトピックからセンサーデータを受信し、LLM（例：OpenAI GPT）を使ってデータを解釈し、その意味を自然言語で要約するワークフローを構築します。生成された要約は、新しいトピック ai/summary に再パブリッシュされ、下流で利用されます。

シナリオ説明

デバイスがMQTTトピック sensors/temp_humid に温度と湿度の読み取り値を報告すると仮定します。各メッセージはJSON形式の生データを含みます。EMQX Flowは以下の手順を実行します。

• データ処理：デバイスIDとセンサー値を抽出します。
• LLMベースの処理：OpenAIモデルを使ってセンサーの読み取り値を要約します。
• メッセージ再パブリッシュ：AI生成の要約を新しいトピック ai/summary にパブリッシュします。

サンプルメッセージ：

{
  "device_id": "device123",
  "temperature": 38.2,
  "humidity": 75,
  "timestamp": 1717568000000
}

期待される出力（AI生成）：

Device device123 reported a temperature of 38.2°C and 75% humidity.

Flowの作成

前提条件

有効なOpenAI 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sensors/temp_humidに設定します。
   • Save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。
   • 以下のマッピングを追加します：
     • payload.device_id → エイリアス device_id
     • payload.temperature → エイリアス temperature
     • payload.humidity → エイリアス humidity
   • Saveをクリックします。

4. OpenAIノードを追加します。

   • ProcessingセクションからOpenAIノードをドラッグし、Data Processingノードに接続します。
   • ノードを設定します：
     • Input：payloadを入力
     • System Message：Generate a short summary of the device’s sensor readings in human-readable format と入力
     • Model：gpt-4oを選択
     • API Key：OpenAI APIキーを入力
     • Base URL：空欄のまま
     • Output Result Alias：summaryと入力
   • Save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、OpenAIノードに接続します。
   • トピックをai/summaryに設定します。
   • ペイロードを${summary}に設定します。
   • Saveをクリックします。

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

   

   Flowとフォームルールは相互運用可能です。Rule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などのツールや実際のMQTTクライアントも利用可能です。

   • EMQXサーバーに接続します。
   • トピックai/summaryをサブスクライブします。

2. テストを開始します。

   • 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表示します。

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

     {
       "device_id": "device123",
       "temperature": 38.2,
       "humidity": 75
     }

3. 結果を確認します。

   • Flowの正常な実行結果が表示されます。

     

   • 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。

     “The sensor readings from device "device123" indicate that the current temperature is 38.2°C and the humidity level is 75%.”

   • 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。

   • OpenAIノードの稼働状況やメトリクスを確認するには、ノードをクリックして編集パネルを開き、Overviewタブをクリックしてください。