# AIとドキュメントの適合性チェッカー

AIとドキュメントの適合性チェッカーアプリでは、AIに投入するドキュメントが、AIにとって一般的に理解しやすい構造、表現になっているかを判断します。

<figure><img src="/files/6U10s6zQXzB4WskRUe8h" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 入力例 <a href="#example1" id="example1"></a>

* **文章：**&#x30D5;ァイルをアップロード

<figure><img src="/files/abbgylIlf0bqrqFRgJMt" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 結果例 <a href="#example2" id="example2"></a>

入力例の内容で生成を実施すると下記のようにドキュメントの適合性をチェックします。

生成された文章は、その場で編集やコピー、ファイルとしてダウンロード(Txt・PDF・Docx)が可能です。

<figure><img src="/files/tTQjaDoTiM6B1HcIryPQ" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

```

ありがとうございます。提示されたドキュメントについて、以下のように要約し評価いたします。

<適合性の高い要素>
- 短く簡潔な文章で構成されており、自然言語処理モデルが理解しやすい
- テーブルや複雑な構造がなく、平易なテキスト形式である

<適合性の低い要素>  
- 文脈が不足しており、内容を適切に解釈するのが困難
- 段落区切りがなく、話題の移り変わりを捉えにくい

<結論>
全体として適合性は低い。文脈が不明確で情報が断片的なため、質問に対して適切な回答を生成することが難しい。
構造化やより豊富な文脈の提供により、AIの理解を助けられる可能性はある。

ドキュメントの形式は自然言語AIにとって理解しやすい一方で、内容の文脈や構造が不足しているため、質の高い回答を生成するのは困難です。
情報を適切に構造化し、文脈を補足することで、チャットボットサービスに投入する適合性を高めることができると考えられます。
今後の改善にご活用いただければ幸いです。
```

## アプリ編集画面 <a href="#edit" id="edit"></a>

標準で用意されているインプット項目とLLMモデル・プロンプトは下記の内容になります。

### インプット <a href="#input" id="input"></a>

利用者に入力してもらいたい項目を1つご用意しています。

インプット項目は追加や削除、入力形式(インプットタイプ)の変更をすることができます。

<figure><img src="/files/HHu243AsyZCjTPtq9bPl" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 文章
  * 変数：@doc
  * インプットタイプ：ベーシック

### LLMモデル <a href="#model" id="model"></a>

標準モデルは「OPENAI GPT-4 TURBO」がセットされています。

{% hint style="warning" %}
モデルを変更することで生成結果の仕上がりが変わる場合があります。
{% endhint %}

### プロンプト <a href="#prompt" id="prompt"></a>

{}で囲まれているものはインプットで設定されている変数が当てはめられており、プロンプト記載欄の下にチップの形で表示されている変数をクリックすると簡単に記載ができます。

{% hint style="warning" %}
インプットの変数を変更した際は、プロンプト内の変数も変更する必要があります。
{% endhint %}

#### プロンプトのOne Pointアドバイス <a href="#prompt_onepoint" id="prompt_onepoint"></a>

{% hint style="info" %}
出力形式を変更することで、適合性の判定軸を指定することが可能です。

自社の議事録フォーマットの項目に合わせて、アウトプットしたい項目を詳細に記載するとそれに沿った形で議事録を作成するなどが可能です。

例：・総合評価
{% endhint %}


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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/it/ai_document_compatibility.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.