# お悩み/アイディアの壁打ちコンサル

お悩み/アイディアの壁打ちコンサルアプリでは、悩みや考え事の壁打ち相手として会話・コンサルティングをします。

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

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FGTtYl34chxo0BLFurR6S%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=64b5581c-3223-4eb7-a782-a0385adfd8e4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

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

お悩み/アイディアの壁打ちコンサルアプリでは、ユーザーからの相談に対してコンサルティングをします。\
ユーザーの入力は3回まで可能です。

### 相談内容の入力 1回目(入力フォームノード) <a href="#llm-input-node1" id="llm-input-node1"></a>

入力フォームノードで相談内容を入力し、変数に保存します。

変数：＠CONSULT\_QUERY

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FPfyJyhYBrxaegIXN8myf%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=4f687a49-d3d9-4b10-8ef8-df98dd681885" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 相談内容に対しての回答を出力 1回目(LLM実行ノード) <a href="#llm-node2" id="llm-node2"></a>

ユーザーの相談内容に対して、LLMが回答を出力します。\
LLM実行ノードでは、ユーザーの相談内容を保存した変数情報(@CONSULT\_QUERY)をプロンプトで指定し、実行しています。

* ベースモデル：ANTHROPIC CLAUDE3 OPUS
* プロンプト：壁打ちコンサルティング

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2Fm7BVs0y5z73gwgFTAHiS%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=63f60fb8-c8a0-4d39-9a01-3561c66885ad" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FLnPq4J3MqCsQjqT1Dfta%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=1fffcdd7-3997-428a-ae17-45624d0771f7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

また、LLMが出力した内容は以下の変数に保存しています。

変数：＠ANSWER1

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

### 相談内容の入力 2回目(入力フォームノード) <a href="#llm-input-node1" id="llm-input-node1"></a>

入力フォームノードで相談内容を入力し、変数に保存します。

変数：＠CONSULT\_QUERY1

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FccVdNKH5jxGsbNv8v9EY%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=9b15f0a8-af15-48cf-920f-0e01465c75ae" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 相談内容に対しての回答を出力 2回目(LLM実行ノード) <a href="#llm-node2" id="llm-node2"></a>

ユーザーの相談内容に対して、LLMが回答を出力します。\
LLM実行ノードでは、1回目のユーザーとLLMのやり取りと、2回目のユーザーの相談内容を保存した変数情報(@CONSULT\_QUERY, @ANSWER1 , @CONSULT\_QUERY1)をプロンプトで指定し、実行しています。

* ベースモデル：ANTHROPIC CLAUDE3 OPUS
* プロンプト：壁打ちコンサルティング1

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FKj5JF8JzlxCwI4yzaiQe%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=598537c7-cb06-4a86-99af-c4262f65e756" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FocsWolwoUwalaexE2lE3%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=c40c7905-175a-46ef-8ca2-b5d58241dd99" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

また、LLMが出力した内容は以下の変数に保存しています。

変数：＠ANSWER2

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

### 相談内容の入力 3回目(入力フォームノード) <a href="#llm-input-node1" id="llm-input-node1"></a>

入力フォームノードで相談内容を入力し、変数に保存します。

変数：＠CONSULT\_QUERY2

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FFuqLhxdB9OKxVznR8YPc%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=a79bc9e9-a95e-4a4e-99bd-e5d4987cb084" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 相談内容に対しての回答を出力 3回目(LLM実行ノード) <a href="#llm-node2" id="llm-node2"></a>

ユーザーの相談内容に対して、LLMが回答を出力します。\
LLM実行ノードでは、1,2回目のユーザーとLLMのやり取りと、3回目のユーザーの相談内容を保存した変数情報(@CONSULT\_QUERY, @ANSWER1 , @CONSULT\_QUERY1 , @ANSWER1 , @CONSULT\_QUERY2)をプロンプトで指定し、実行しています。

* ベースモデル：ANTHROPIC CLAUDE3 OPUS
* プロンプト：壁打ちコンサルティング2

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FY3Da67nAzhAnhI2PmyRl%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=a7606c01-97ae-4e6f-9bbe-b73290e503d1" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FAkx35xyfTPgdMw0aUteG%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=4b3c0b04-cc73-4b91-8fe1-5267302997ed" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 悩みが解決したかどうかを確認する(会話応答ノード) <a href="#llm-node2" id="llm-node2"></a>

会話応答ノードにて、悩みが解決したかどうかを確認します。<br>

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2Fuxl9EMcDXJLLDG4ADPaV%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=47fcc49a-a683-4875-912f-4d1c158f2a18" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### "まだモヤモヤする"が選択された場合、金言を出力する(LLM実行ノード) <a href="#llm-node2" id="llm-node2"></a>

悩みが解決できなかった場合、ユーザーの1回目の相談内容に対して、LLMが現存する哲学者もしくは過去の偉大な哲学者たちが残した金言を1つユーザーに提示します。

LLM実行ノードでは、1回目のユーザーの相談内容を保存した変数情報(@CONSULT\_QUERY)をプロンプトで指定し、実行しています。

* ベースモデル：Gemini Pro
* プロンプト：壁打ちコンサルティング\_金言

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FrNvCyMiAUb84sT9xgaVI%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=59fd6a8c-9a1f-4647-a0e9-9250e9d5cb6e" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FRvgbFjuxyq5nokVaWAaO%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=0a02d033-34e1-4f59-905c-bbc889336999" 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/idea-walloping-consulting.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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