# GPT-4 Visionで図や表の画像からデータを分析

## フローの全体図 <a href="#overall" id="overall"></a>

<figure><img src="/files/FSaCF0cYRV8coNaMpXoO" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 概要 <a href="#outline" id="outline"></a>

GPT-4 Visionで図や表の画像からデータを分析アプリは、アップロードする画像データをどのような軸で分析したいかを入力し、図や表の画像データ(jpegやpingデータ)をアップロードし、入力された分析の軸と画像データを基にLLM実行ノードで分析を行います。

### どのような軸で分析を行うか入力する(入力フォームノード) <a href="#form-node" id="form-node"></a>

入力フォームノードを使って、分析したい内容を入力し変数に保存します。

* 分析内容
  * 変数：@ANALYZE1
  * 変数種別：会話変数
  * タイプ：文字列

<div><figure><img src="/files/hDPuUK6dGJEwmFtm0Qrb" alt=""><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="/files/sUgRDWfk907RHQ9mHEQu" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

### 分析の対象となる図や表などの画像をアップロードする(LLMインプットノード) <a href="#llm-input-node" id="llm-input-node"></a>

LLMインプットノードで画像データをアップロードし変数に保存します。

* 選択タブ：アップロード
* 変数：＠FILE
  * 変数種別：会話変数
  * タイプ：ドキュメント

<div><figure><img src="/files/QNuyP6WdSblhpVk688Lj" alt=""><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="/files/JEok1NW2eX7rMGrER771" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

### アップロードされた画像データを分析する(LLM実行ノード) <a href="#llm-node" id="llm-node"></a>

LLM実行ノードでは、分析したい内容を保存した変数(@ANALIZE1)とアップロードした画像データを保存した変数(＠FILE)をプロンプトで指定し、LLMが分析を行います。

* ベースモデル：GPT-4\_TURBO\_VISION
* プロンプト：図や表画像から分析

<div><figure><img src="/files/zlcXsLmGf1Ux2JAKPXf7" alt=""><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="/files/6YfveISOwEZHMVyaw8l1" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

<figure><img src="/files/VAq2P3EawFCdTxv4g2w0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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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-market/default-apps/app-all/gpt-4-vision-analysis.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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