# シングルアクション

シングルアクションは誰でも簡単にLLMを活用して簡単なアプリサービスを作れる機能です。自由なアイデアとプロンプトを通じて、ご希望のアプリを簡単に構築することができ、パブリックURLやアプリランチャーを通じてユーザーに公開することができます。

また、アプリを通じて生成されたアウトプットを文章の形式でダウンロードし、活用することもできます。

## シングルアクションアプリの作成 <a href="#create-single-action-app" id="create-single-action-app"></a>

シングルアクションアプリは、\
アプリ管理 メニュー > ”+"新しいアプリを作成  > シングルアクションを作成\
を選択することで、編集画面が立ち上がり、作成が可能です。

<figure><img src="/files/EVOBwx5YrFOnt7E9eK8u" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

今回は例として簡単な翻訳アプリを作成してみましょう。

<figure><img src="/files/ijRzwtXvYxV41EP6ibl0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

1. 作成中のアプリのプレビュー画面です。
2. **アプリ名**\
   任意のアプリ名を設定できます。
3. **説明**\
   アプリの簡単な説明や内容を入力してください。こちらはタイトルの下に表示されます。
4. **インプット設定**\
   アプリに入力値を追加します。これらはタスクを実行するために必要なユーザー入力となり、**最大10個**の入力フィールドを作成できます。これらの入力に追加できるオプションの数に制限はありません。インプットタイプには、\
   \
   ・**テキスト**\
   **・パラグラフスタイル**\
   **・単一選択**\
   **・複数選択**\
   **・ドキュメント（ベーシック/アドバンスド）**\
   **・イメージ（ベーシック/アドバンスド）**\
   \
   があります。

{% hint style="info" %}
**ドキュメント（ベーシック）とドキュメント（アドバンスド）の違いについて**\
・ドキュメント（ベーシック）：アップロードしたドキュメントに対して加工(中間処理)をせずにそのままLLMに情報を渡す\
・ドキュメント（アドバンスド）：アップロードしたドキュメントに対して加工(中間処理)をして、処理した情報をLLMに渡す
{% endhint %}

{% hint style="info" %}
**イメージ（ベーシック）とイメージ（アドバンスド）の違いについて**\
・イメージ（ベーシック）：アップロードした画像データに対して加工(中間処理)をせずにそのままLLMに情報を渡す\
・イメージ（アドバンスド）：アップロードした画像データに対して加工(中間処理)をして、処理した情報をLLMに渡す
{% endhint %}

上記を参考に、どのような情報をLLMに渡したいかによって選択してください。\
ドキュメントタイプのインプットについては[**こちらのガイド**](/alli-llm-app-market/app-management/documents_input.md)をご参考ください。

\
▼上述したように、シンプルな翻訳アプリの作成を例に説明します。

4-1. ユーザーが翻訳したい文章を入力できるインプットを作成します。 入力された文章は{Sentence}という変数で保存するように設定します。 入力タイプは「**パラグラフスタイル**」に設定します。パラグラフスタイルは2行以上の文書を入力されることが想定され際に選択します。ユーザーからの入力が一文程度の内容を想定しているケースは「**テキスト**」のスタイルを選択します。\
\
この時、"**プレースホルダーを入力**"機能を使用することで、各インプット項目に対しての例文をユーザーに提示することができます。\
"プレースホルダーを入力"機能は、インプットタイプが、「**テキスト**」または「**パラグラフスタイル**」の場合のみ使用が可能です。

<figure><img src="/files/kqXoquBbGmObD14RNSSi" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

4-2. 翻訳後の言語を設定するインプットを作成します。 日本語、英語、韓国語、中国語、の合計4つの言語をオプションとして作成し、選択された言語は{Language}という変数に保存するように設定します。 入力タイプは「複数選択」に設定し、4つの言語の中から複数選択できるように指定します。

4-3. どのような言い回しの翻訳をするか、文章スタイルを指定するためのインプットを作成します。 3つのスタイルをオプションとして作成し、選択されたスタイルは{Style}という変数に保存するように設定します。 入力タイプは「単一選択」に設定し、1つの書式だけを選択できるように指定します。

4-4. さらにインプットを追加したい場合は、"＋インプットを追加"をクリックします。表示された5つのインプットスタイルから選択してください。

<figure><img src="/files/wfboi9YY06hUFvGl4zPy" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

　　作成したインプットを並び替えたい場合は、作成したインプットのインプットスタイル名の\
　　左側にある"**＝"**&#x3092;クリックしながら、並び替えたい位置までスライドさせドロップさせて\
　　ください。インプットスタイル名の右側にある"**∨**"もしくは"**∧**"をクリックするとインプットの詳細を開閉できます。

<figure><img src="/files/TACsfZ3xsW7wCLC3lDPY" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<div align="center"><figure><img src="/files/uyoti5RClQ6oyGrfB8KA" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

5. **モデルを選択**\
   使用したいLLMモデルを選択します。ご希望のLLMモデルをお選びいただけます。 グレー処理で選択されないモデルをご希望の場合は、担当マネージャーにお問い合わせください。
6. **プロンプト**\
   プロンプトにはシステムプロンプトとユーザープロンプトに区別されます。

   1. **システムプロンプト：**&#x4C;LMの動作を設定するのに役立ちます。例えば、LLMモデルにペルソナを付与したり、会話全体を通じてLLMモデルがどのように動作すべきかについて具体的な指示をシステムプロンプトを通じて設定できます。ほとんどのプロンプトはシステムプロンプトに記入することで問題ありません。
   2. **ユーザープロンプト：**&#x4C;LMが応答すべきリクエストや質問を提供することができます。ユーザープロンプトには、クエリや質問を入力することをお勧めします。該当する項目がない場合は空欄でも問題ありません。<br>

   システムプロンプトの上部にある「＋Markdown出力」ボタンを押すと、アウトプット生成時にマークダウンで出力されるプロンプトが自動的に追加されます。\
   マークダウン出力とは、テキストベースの情報をきれいで読みやすく表示する構文です。

<div data-full-width="true"><figure><img src="/files/ZVfVQrT3ha8KJV9h1tC3" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>

\
　　ロンプトを作成する際、変数を使用するには必ず中括弧（**{}**）を用いる必要がありますが、\
　　４.インプット設定で作成した変数を利用することができます。作成した変数は、プロンプト内容の\
　　下部（画像の赤枠）にチップとして表示され、利用する変数をクリックするとプロンプト内容へ\
　　反映されます。

<figure><img src="/files/PWoTlPDcTTk5LzQXj7DV" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

　　今回は、入力された文章をユーザーが選択した文章スタイルによって言語に合わせて変換するような簡単なプロンプトを作成します。ここではシステムプロンプトとユーザープロンプトに対し以下の例を利用します。\
　　*例 ：*\
　　　　*＜*&#x30B7;ステムプロンプト＞\
　　　　　以下の'#文章'を {Style} な言い回しの{Language}に翻訳してください。\
　　　　　回答はGitHub Flavored Markdownで出力する必要があります。\
　　　\
　　　　＜ユーザープロンプト＞\
　　　　　#文章\
　　　 　　{Sentece}\
　\
　　<mark style="color:red;">**※ここで作成されたプロンプトは「プロンプト管理」ページに保存されますが、スキル内のLLM実行**</mark>\
　　<mark style="color:red;">**ノードでは使用できません。LLM実行ノードで活用したい場合は、同じ内容であっても新たにプロンプト作成が必要です。**</mark>

## 結果をプレビューで確認する <a href="#preview" id="preview"></a>

画面左側にあるプレビュー画面の右下にある生成ボタンを押すと、左画面でご希望の結果を確認することができます。

<figure><img src="/files/vDq8GestmoSaJH2I7knr" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

1. 翻訳をテストするテキストを入力します。
2. &#x20;作成した複数の選択肢から選択します。&#x20;
3. 文章スタイルを選択します。
4. &#x20;生成ボタンをクリックします。

<figure><img src="/files/SSmlA5qI8uV1jzzbfdfi" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

アウトプットの内容を確認してください。必要に応じて入力やプロンプトを変更し、アウトプットを再生成します。結果に満足したら、公開ボタンをクリックします。

## シングルアクションアプリを公開する <a href="#release" id="release"></a>

公開ボタンを押すと、以下の画面が表示されます。

<figure><img src="/files/0Sfk7zPK18w3m6gVwKY1" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

1. **アプリ名**\
   アプリ作成時に設定したアプリ名が入力されています。変更したい場合はここで編集することも可能です。
2. **アイコン**\
   作成したアプリにアイコンを設定することができます。アイコンの一覧は[App Market(管理者)](https://docs.allganize.ai/alli_for_llm/app-market/for_admin#create-new-apps)から確認できます。
3. **説明**\
   アプリ作成時に設定した説明が入力されています。変更したい場合はここで編集することも可能です。
4. **カテゴリー**\
   作成したアプリをどのカテゴリーに属するアプリとするかを選択します。プルダウンメニューから選択してください。

作成されたアプリのリストはダッシュボードですぐに確認することができ、ダッシュボード画面からアプリのプレビュー 、編集 、パブリックURLの再生成＆コピーができます。

## **ユーザー画面** <a href="#userview" id="userview"></a>

<figure><img src="/files/nXcS8zZRDy8Vb6XUVSkE" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

ユーザー画面では、以下の操作が可能となります。

1. **編集**\
   生成されたアウトプットをアプリ上で編集することができます。
2. **コピー**\
   されたアウトプット内容がコピーされます。
3. **ファイルをダウンロード**\
   されたアウトプット内容をtext,PDF,DOCX(Word)ファイルへ出力することができます。

   1. **アプリ名**\
      ダウンロードするファイル名を指定することができます。デフォルトのファイル名は、シングルアクションアプリ名＋日付(yyyymmdd)＋ダウンロードした時刻が指定されます。
   2. **ファイルタイプ**\
      ダウンロードするファイルタイプを選択します。出力可能はファイルタイプは、text、PDF、DOCS(Word)となります。

   <figure><img src="/files/Xs5qsEpdqGm15iLJXOZC" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>
4. **↺リフレッシュ**\
   ボタンを押すと入力内容をすべてクリアすることができます。


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

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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/singleaction.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.

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