# 長いインプットの処理方法

Alliでは、長いドキュメントや文章でも処理できるよう、いくつかの処理方法が用意されています。\
ドキュメントの性質や利用目的に応じて、最適な処理方法を選択することで、トークン上限に対応しつつ、最適な処理と精度の高い回答が可能になります。

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### 設定箇所について <a href="#setting" id="setting"></a>

長いインプットの処理方法は以下で設定が可能です。

* **Single Actionアプリ**

<figure><img src="/files/dqUEhY9rLZUCW4hcMPZP" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **LLM実行ノード**

<figure><img src="/files/VAUqg8f8mjZzzouUOf4W" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

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### 各処理方法について <a href="#processing-method" id="processing-method"></a>

#### 1. インプットを切り分けずに処理

* **インプット全体**をそのまま一括で処理します。
* プロンプトの実行回数が最小限のシンプルな処理になりますが、トークン上限を超えると回答が途切れる可能性があります。\
  👉 **使用するモデルのトークン上限未満のインプットに最適**

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#### 2. マップ

* ドキュメントを**ページ単位**で分割して、ページ毎にプロンプトを処理します。
* Excel / CSV / TXT など「ページの概念がないファイル」は、実質的にチャンクマップと同等になります。\
  👉 **ページごとの回答や要約が必要な長いインプットに有効**

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#### 3. マップリデュース

* 各ページごとに処理（マップ）した結果を集約（リデュース）した後、再度プロンプトを実行し全体をまとめた最終回答を生成します。\
  👉 **長いドキュメント全体をまとめた要約や結論を得たい場合に最適**

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#### 4. チャンクマップ

* **使用するモデルのトークン上限**を区切りとしてインプットを分割し、プロンプトを処理します。\
  👉 **構造化データやページ概念のないファイルなどの長いインプットに有効**

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#### 5. チャンクマップリデュース

* **使用するモデルのトークン上限**単位で分割して処理（チャンクマップ）した結果を集約（リデュース）した後、再度プロンプトを実行し全体をまとめた最終回答を生成します。\
  👉 **処理の分割数を抑えつつ長いインプットを処理して、要約や分析したい場合に最適**

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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/app-management/long_input.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.