# LLMインプットノード

LLMインプットノードを使用すると、LLM実行ノードで使用する入力を事前に定義して入力することができ、自動化フローを構築することができます。ただし、LLMインプットノードはLLM実行ノードの前にのみ配置することができ、1つのLLM実行ノードには1つのLLMインプットノードのみ使用することができます。

<figure><img src="/files/WWOqnfVJwgX8iGa8Ffki" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

LLMインプットノードアイコンはこちらに位置しています。\
クリックし、LLMインプットノードを生成します。

## LLMインプット-ドキュメント <a href="#llm-input-documents" id="llm-input-documents"></a>

LLMのインプットノードには、ドキュメントとアップロードの2つのタイプがあります。

まず、ドキュメントから説明します。

<figure><img src="/files/1e7G2X1WzKnurfZ8ZhvK" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/vz00haEORNtr4JbX83cy" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

1. **フォルダ検索の適用範囲**\
   に作成したフォルダ内にあるドキュメントを一括して検索範囲を指定することができます。フォルダを選択しない場合には、アップロードされているドキュメント全体が対象に含まれ、ドキュメントメニュー内でステータスがOFFに設定されているドキュメントは、ノード内で選択されたとしても対象に含まれません。 \
   検索範囲としてフォルダとハッシュタグを同時に指定した場合の演算子は"AND"になります。
2. **ドキュメントの範囲指定** \
   ドキュメントにアップロードしたドキュメント内で特定のドキュメントを選択して検索範囲を指定することができます。 ドキュメントを選択しない場合には、アップロードされているドキュメント全体が対象に含まれ、ドキュメントメニューでステータスがOFFに設定されているドキュメントは、ノード内で選択されたとしても対象に含まれません。
3. **ハッシュタグの範囲指定**\
   ハッシュタグでドキュメントの検索範囲を指定し、希望する範囲内でのみ検索ができるように設定することができます。ハッシュタグを設定しない場合は、特に制限なく検索されます。 検索範囲としてフォルダとハッシュタグを同時に指定した場合の演算子は"AND"になります。
4. **メンバーの検索利用 ON / OFF**\
   検索許可をONに設定すると、ドキュメントのタイトルまたはドキュメント内容(コンテンツ)もしくはその両方の軸でメンバーの入力に基づいて対象のドキュメントをソートします。
5. **メンバーに表示するメッセージ**\
   検索許可ONに設定すると、メンバーに表示するメッセージを入力できます。 \
   メンバーに、対象としたいドキュメントのタイトルやコンテンツ名の入力をすることを促すようなメッセージを入力することを推奨します。
6. **ドキュメントの検索タイプ** \
   メンバーの検索利用をONに設定すると、ドキュメントの検索方法を選択することができます。 文書内で\
   ①ドキュメント内容(コンテンツ)を対象に検索を行う\
   ②ドキュメントのタイトルを対象に検索を行う\
   を選択することができ、複数選択も可能です。
7. **応答内容を以下の変数に保存する** \
   1.\~2.の範囲指定で設定した、もしくは3.でユーザー検索から取得したドキュメントリストが変数に保存されます。変数は「プロジェクト設定」の変数タブから作成するか、ドロップダウンメニューの「新しい変数を作成」から直接作成することができます。\
   ※ここで設定する変数タイプは\[ドキュメント]タイプのものである必要があります。

{% hint style="warning" %}
複数のドキュメントを指定、または複数のドキュメントが格納されているフォルダを指定した場合、以下の制限がございます。\
・参照可能なドキュメント数：最大5つまで\
・参照可能なページ数：最大100ページまで（最大5つのドキュメント合計でのページ数）\
※指定したフォルダ内に6つ以上のドキュメントが存在する場合、参照されるドキュメントの優先順位はアップロードした日付が古い順が優先されます
{% endhint %}

<figure><img src="/files/M8DFr8yJ6PXUkHyxonPD" alt="" width="485"><figcaption></figcaption></figure>

## LLMインプット-アップロード <a href="#llm-input-uploaded" id="llm-input-uploaded"></a>

次にLLMインプットノードのアップロードについてご説明します。\
会話内でユーザーがアップロードしたファイルをインプットとして利用できます。

<figure><img src="/files/9s91NT2EZVPEW5f7OC5R" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

1. ファイルアップロードの際に表示するメッセージ\
   ユーザーに表示するメッセージを入力することができます。\
   ユーザーに、ファイルをアップロードすることを促すようなメッセージを入力することを推奨します。\
   ユーザーが添付するファイルには以下の制約があります。
   * ファイル数：1ファイルまで
   * ファイルサイズ：50MBまで
   * 対応するファイルタイプ：txt、.docx、.csv、.xls、.xlsx、.xlsm、.jpg、.jpeg、.png、.hwp、.hwpx、.pdf、.ppt、 .pptx、.doc
2. 応答内容を以下の変数に保存する\
   アップロードされたファイルを変数に保存されます。変数は「プロジェクト設定」の変数タブから作成するか、ドロップダウンメニューの「新しい変数を作成」から直接作成することができます。

## スキル実行画面 <a href="#skill-execution2" id="skill-execution2"></a>

<figure><img src="/files/SuIaUzIO5teWSIS5gXC8" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

LLMインプットノードでアップロードを選択すると、ユーザーの入力は無効となります。\
ユーザーは、赤枠のファイルアップロードアイコンをクリックしてファイルをアップロードできます。

<figure><img src="/files/VgzCRopYULlky8Go1Se8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

ユーザーがアップロードしたファイルが正常に処理された場合、「ドキュメントがアップロードされました」というメッセージがチャット内に表示されます。\
\
アップロード直後に、「ドキュメントのパース中です。後でもう一度お試しください」と表示される場合がございます。このメッセージはファイル取り込みの処理中であることを指しております。このメッセージが表示された場合、そのままお待ちいただければ処理は完了いたします。

LLMインプットノードはドキュメント及びアップロードされたデータをLLMノードに繋ぐために存在するノードで、LLMインプットノードを通じて入ってきたドキュメントリストは特定の変数に保存された状態でLLMノードに渡され、LLMノードで指定されたアクションによってスキルが進行されます。<br>


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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/node/llm-input-node.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.
