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# 印紙チェッカー

印紙チェッカーアプリでは、ユーザーがアップロードした契約書から印紙金額をチェックすることができます。

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

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

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

印紙チェッカーアプリは、初めにユーザーが契約書のドキュメントをアップロードし、その内容についてLLMがプロンプトで指定されたチェック項目に基づいてチェックを行います。&#x20;

### 契約書のドキュメントのアップロード(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ユーザーがアップロードした契約書のドキュメントの内容を下記の変数に保存しています。

変数：＠DOC1

* 変数種別：会話変数
* タイプ：ドキュメント

<figure><img src="/files/tq1VXzGgdeTIAuk8JQ0L" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 印紙金額をチェック（LLM実行ノード) <a href="#llm-node" id="llm-node"></a>

LLM実行ノードではユーザーがアップロードした、契約書のドキュメントの内容を保存した変数情報(DOC1)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-3.5 TURBO 16k
* プロンプト：アップロードしたファイルから印紙金額をチェック

<figure><img src="/files/h2sSu0JSsAYlcEcr1K2m" alt="" width="367"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/ufYRfeDBE6h2kZuGZ3n2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

また、実行の結果を下記の変数に保存しています。

変数：＠LLM\_RESULT

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

### 結果の表示（会話応答ノード) <a href="#send-message-node" id="send-message-node"></a>

LLM実行ノードの実行結果が保存された変数情報(@LLM\_RESULT)を、会話応答ノードで表示しています。

<figure><img src="/files/hSwfMMt84Rj8VQt2qvuS" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions
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## 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, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/for_admin/default-apps/legal-contracts/revenue-stamp-checker.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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