# プロンプトジェネレーター

LLMを活用して実行したい業務内容のイメージを入力することで、実際にどのようなプロンプトを入力するべきかの案を出力してくれます。

<figure><img src="/files/gWMe8kto7wUTreWjDiSe" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

下記の入力例を基にプロンプトの案を生成します。

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

* **実行したいイメージ：**&#x6587;章を要約したい

<figure><img src="/files/RdT6nmUaJVmJMj65sUqN" 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な結果が生成されます。

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/QLhrmW7xXpDDIgltjCpi" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

```
"originalText": "ここに要約したい文章を入力してください。", "maxLength": 100
```

## 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/dhNbYhUY1CtGFdbz3TVV" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **実行したいイメージ**
  * 変数：@request
  * インプットタイプ：テキスト

#### インプットのOne Pointアドバイス <a href="#input_onepoint" id="input_onepoint"></a>

{% hint style="info" %}
出力されるプロンプトの条件を限定するインプット項目を追加いただくことで、より細かい出力結果を得るためのプロンプト案を生成することができます。

(例："文字数"、"形式")
{% endhint %}

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

標準モデルは「OPENAI GPT3.5 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 %}


---

# 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/prompt-generator.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.