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、実際の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。

本デモでは、MQTTトピックからセンサーのデータを受信し、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

デバイスが温度と湿度の読み取り値をMQTTトピック sensors/temp_humid に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は以下の処理を行います。

• データ処理：デバイスIDとセンサー値を抽出する。
• 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する。
• メッセージの再パブリッシュ：AI生成の要約を新しいトピック ai/summary にパブリッシュする。

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を入力します。

     • System Message：Generate a short summary of the device’s sensor readings in human-readable format と入力します。

     • Model：gpt-4oを選択します。

     • API Key：OpenAIのAPIキーを入力します。

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

       TIP

       このフィールドにプロバイダーのAPIベースURLとAPIキーを入力することで、OpenAI互換の他のサービスに接続できます。

     • Output Result Alias：summaryと入力します。

   • 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。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生成の要約メッセージを受信できます。

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

   • テスト結果が失敗した場合は、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、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。