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# 反復処理
> 各要素にワークフローを適用して配列を処理
> このドキュメントは AI によって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/cloud/use-dify/nodes/iteration) を参照してください。
反復処理ノードは、各要素に対して同じワークフローステップを順次または並列で実行することで配列を処理します。単一操作では制限に達したり非効率となるバッチ処理タスクに使用します。
## 反復処理の動作原理
このノードは配列入力を受け取り、配列の各要素に対して一度実行されるサブワークフローを作成します。各反復処理中、現在のアイテムとそのインデックスが変数として使用可能になり、内部ノードから参照できます。
**コアコンポーネント**：
* **入力変数** - 上流ノードからの配列データ
* **内部ワークフロー** - 各要素に対して実行する処理ステップ
* **出力変数** - すべての反復処理から収集された結果（同じく配列）
## 設定
### 配列入力
パラメータ抽出器、コードノード、知識検索、または HTTP リクエストレスポンスなどの上流ノードから配列変数を接続します。
### 組み込み変数
各反復処理では以下にアクセスできます：
* `items[object]` - 処理中の現在の配列要素
* `index[number]` - 現在の反復処理インデックス（0 から開始）
### 処理モード
**順次処理** - アイテムが順序通りに一つずつ処理されます
**ストリーミングサポート** - 回答ノードを使用して結果を段階的に出力できます
**リソース管理** - メモリ使用量が少なく、実行順序が予測可能です
**最適な用途** - 順序が重要な場合やストリーミング出力を使用する場合
**並行処理** - 最大 10 個のアイテムが同時に処理されます
**パフォーマンス向上** - 独立した操作でより高速な実行
**バッチ処理** - 大きな配列を効率的に処理します
**最適な用途** - 順序が重要でない独立した操作
## エラーハンドリング
個々の配列要素の処理失敗をどう処理するかを設定します：
**終了** - エラーが発生した時点で処理を停止し、エラーメッセージを返します
**エラー時継続** - 失敗したアイテムをスキップして処理を継
**失敗結果を除去** - 失敗したアイテムをスキップし、成功した結果のみを返します
入出力対応の例：
* 入力：`[1, 2, 3]`
* エラー時継続での出力：`[result-1, null, result-3]`
* 失敗結果を除去での出力：`[result-1, result-3]`
## 長文記事生成の例
章立てを個別に処理して長いコンテンツを生成します：
**ワークフローステップ**：
1. **開始ノード** - ユーザーがストーリータイトルと概要を提供
2. **大規模言語モデルノード** - 詳細な章立てを生成
3. **パラメータ抽出器** - 章リストを構造化配列に変換
4. **反復処理ノード** - 内部の大規模言語モデルで各章を処理
5. **回答ノード** - 生成された章コンテンツをストリーミング配信
パラメータ抽出の効果は、モデルの能力と指示の品質に依存します。より強力なモデルを使用し、指示に例を含めることで結果を改善できます。
## 出力処理
反復処理ノードは配列を出力しますが、最終使用時には変換が必要な場合があります：
### 配列をテキストに変換
```python theme={null}
def main(articleSections: list):
return {
"result": "\n".join(articleSections)
}
```
```
{{ articleSections | join("\n") }}
```
## 一般的な使用例
**最大トークン数管理** - コンテンツが大規模言語モデルのコンテキストウィンドウを超える場合、翻訳、要約、または分析のために大きなテキストをチャンクに分割します。
**バッチ処理** - 複数のドキュメントや API コールの処理など、複数のアイテムに同じ操作を効率的に適用します。
**品質管理** - バッチ全体の失敗リスクを避けるために、アイテムを個別に処理して品質を維持し、エラーを適切に処理します。
**段階的出力** - すべての処理完了を待つ代わりに、完了した結果をストリーミング配信します。
## ベストプラクティス
**適切なモードの選択** - 順序処理やストリーミングには順次モードを、速度が必要な独立した操作には並列モードを使用します。
\*\*適切なエラーハンド処理を停止するかスキップするかに基づいてエラーハンドリングを設定します。
**内部ワークフローの最適化** - 反復処理のサブワークフローは複数回実行されるため、効率的に保ちます。
**リソース使用量の監視** - 複雑な処理を伴う大きな配列は、特に並列モードで大量のリソースを消費する可能性があります。