# 【資料作成編】プレゼンテーションを用意する

【資料作成編】プレゼンテーションを用意するアプリでは、プレゼン資料を作成するためのプレゼンの「タイトル案」や「アジェンダ」を作成するアプリです。

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

<figure><img src="/files/KqWcq01yGT7uDcMzNTa7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

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

本アプリには用途に合わせて２つのタスクを実行できます。

**＜タイトル案の作成＞**

プレゼンの"テーマ"と"誰に向けた"プレゼンかを元に、プレゼンのタイトルを10案作成します。

**＜アジェンダ案の作成＞**

プレゼンの"タイトル""誰に向けた"プレゼンか、"発表時の所要時間"、"ゴール"からアジェンダ案を作成します。

### タイトル案の作成 <a href="#form-node" id="form-node"></a>

#### 情報を収集する（入力フォームノード） <a href="#form-node1" id="form-node1"></a>

入力フォームノードで、タイトル案を作成するのに必要な情報を以下の変数を使って、収集します。

ラベル：テーマ\
変数：＠THEME

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

ラベル：誰に向けたプレゼンですか？\
変数：＠WHO

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

<figure><img src="/files/1IqlGbbbxHHAOGk6m0uC" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

#### タイトル案を生成する（LLM実行ノード） <a href="#llm-node1" id="llm-node1"></a>

LLM実行ノードでは入力フォームノードでユーザーが入力した情報を保存した変数＠THEMEと、@WHOをプロンプトで指定し実行しています。

* ベースモデル：OPENAI GPT-4
* プロンプト：プレゼンのタイトルを考える

<figure><img src="/files/Q9ZKBxA8JI2leFQG6hjk" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

### アジェンダ案の作成

#### 情報を収集する（入力フォームノード） <a href="#form-node2" id="form-node2"></a>

入力フォームノードで、アジェンダ案を作成するのに必要な情報を以下の変数を使って、収集します。

ラベル：テーマ\
変数：＠THEME

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

ラベル：誰に向けたプレゼンですか？\
変数：＠WHO

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

ラベル：プレゼンの発表想定時間（記入例：10分）\
変数：＠TIME

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

ラベル：プレゼンのゴール(記入例：企画実行の承認を得る)\
変数：＠PURPOSE

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

<figure><img src="/files/uIq9YXhM1w4FksMIWNTv" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

#### アジェンダ案を生成する（LLM実行ノード） <a href="#llm-node2" id="llm-node2"></a>

LLM実行ノードでは入力フォームノードでユーザーが入力した情報を保存した変数＠THEMEと、@WHO、@TIME、@PURPOSEをプロンプトで指定し実行しています。

* ベースモデル：OPENAI GPT-4
* プロンプト：プレゼンのアジェンダを考える

<figure><img src="/files/MgG2SqgRUPEG3r9K3djh" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/Rg2nA5g3Zvj97LZPFjtK" 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/other/create_presentation.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.