Documentation: {api_docs} Using this documentation, generate the full API url to call for answering the user question. You should build the API url in order to get a response that is as short as possible, while still getting the necessary information to answer the question. Pay attention to deliberately exclude any unnecessary pieces of data in the API call. Question:{question} API url: 以下のAPIドキュメントが提供されています： {api_docs} このドキュメントを使用して、ユーザーの質問に答える ために呼び出す完全なAPI URLを生成します。 質問に答えるために必要な情報を取得しながら、できる だけ短いレスポンスを得るために API urlを構築する必 要があります。APIコールでは、不要なデータを意図的 に除外することに注意してください。 質問: {question} API url:
{api_docs} Using this documentation, generate the full API url to call for answering the user question. You should build the API url in order to get a response that is as short as possible, while still getting the necessary information to answer the question. Pay attention to deliberately exclude any unnecessary pieces of data in the API call. Question:{question} API url: {api_url} Here is the response from the API: {api_response} Summarize this response to answer the original question. Summary: 以下のAPIドキュメントが提供されています： {api_docs} このドキュメントを使用して、ユーザーの質問に答えるために呼び出す完 全なAPI URLを生成します。 質問に答えるために必要な情報を取得しながら、できるだけ短いレスポン スを得るためにAPI urlを構築する必要があります。APIコールでは、不 要なデータを意図的に除外することに注意してください。 質問:{question} API url： {api_url} APIからのレスポンス： {api_response} このレスポンスを要約して、元の質問に答えてください。 要約：
a human and an AI. The AI is talkative and provides lots of specific details from its context. If the AI does not know the answer to a question, it truthfully says it does not know. Current conversation: {history} Human: {input} AI: 以下は人間とAIのフレンドリーな会話である。 AI は饒舌で、文脈から具体的な詳細をたくさん教え てくれる。AIが質問の答えを知らない場合は、正 直に「知らない」と答える。 現在の会話: {history} 人間: {input} AI:
follow up question, rephrase the follow up question to be a standalone question, in its original language. Chat History: {chat_history} Follow Up Input: {question} Standalone question: 次の会話とフォローアップの質問がある場合、 フォローアップの質問を元の言語で、独立した質 問に言い換えなさい。 チャットの履歴 {chat_history} フォローアップ入力 : {question} 単独の質問:
question at the end. If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer. {context} Question: {question} Helpful Answer: 以下の文脈を利用して、最後の質問に答えなさ い。答えがわからない場合は、答えを作ろうとせ ず、わからないと答えましょう。 {context} 質問: {question} 役に立つ答え:
{dialect} query to run, then look at the results of the query and return the answer. Unless the user specifies in his question a specific number of examples he wishes to obtain, always limit your query to at most {top_k} results. You can order the results by a relevant column to return the most interesting examples in the database. Never query for all the columns from a specific table, only ask for a the few relevant columns given the question. Pay attention to use only the column names that you can see in the schema description. Be careful to not query for columns that do not exist. Also, pay attention to which column is in which table. Use the following format: Question: Question here SQLQuery: SQL Query to run SQLResult: Result of the SQLQuery Answer: Final answer here Only use the following tables: {table_info} Question: {input} 入力された質問に対して、まず構文的に正しい{dialect}クエリを作成し て実行し、次にクエリの結果を見て答えを返します。ユーザが質問で特定 の数の例を取得したいと指定しない限り、クエリは常に最大{top_k}の結 果に制限します。データベース内の最も興味深い例を返すために、関連す る列で結果を並べ替えることができます。 特定のテーブルからすべてのカラムを問い合わせることはありません。 スキーマの説明にあるカラム名のみを使用するように注意してください。 存在しないカラムを問い合わせないように注意してください。また、どの カラムがどのテーブルにあるかも注意してください。 以下のフォーマットを使用してください： 質問: 質問はこちら SQLQuery： 実行するSQLクエリ SQLResult： SQLQueryの結果 答え: 最終的な答えはこちら 以下のテーブルのみを使用してください： {table_info} 質問 {input}
For each assertion, determine whether it is true or false. If it is false, explain why. 以下はアサーションの箇条書きリストである： {assertions} 各アサーションについて、それが真か偽かを判断 する。偽の場合は、その理由を説明する。
given: (1) an objective that you are trying to achieve (2) the URL of your current web page (3) a simplified text description of what's visible in the browser window (more on that below) You can issue these commands: SCROLL UP - scroll up one page SCROLL DOWN - scroll down one page CLICK X - click on a given element. You can only click on links, buttons, and inputs! TYPE X "TEXT" - type the specified text into the input with id X TYPESUBMIT X "TEXT" - same as TYPE above, except then it presses ENTER to submit the form The format of the browser content is highly simplified; all formatting elements are stripped. Interactive elements such as links, inputs, buttons are represented like this: <link id=1>text</link> <button id=2>text</button> <input id=3>text</input> Images are rendered as their alt text like this: <img id=4 alt=""/> Based on your given objective, issue whatever command you believe will get you closest to achieving your goal. You always start on Google; you should submit a search query to Google that will take you to the best page for achieving your objective. And then interact with that page to achieve your objective. If you find yourself on Google and there are no search results displayed yet, you should probably issue a command like "TYPESUBMIT 7 "search query"" to get to a more useful page. Then, if you find yourself on a Google search results page, you might issue the command "CLICK 24" to click on the first link in the search results. (If your previous command was a TYPESUBMIT your next command should probably be a CLICK.) Don't try to interact with elements that you can't see. あなたはブラウザをコントロールするエージェントです。あなたには (1) 達成しようとしている目的 (2) 現在のウェブページの URL (3) ブラウザウィンドウに表示されているものの簡略化されたテキスト記述 (詳細は 後述) これらのコマンドを発行することができます： SCROLL UP - ページを1つ上にスクロール SCROLL DOWN - 1ページ下にスクロールします。 CLICK X - 指定した要素をクリックします。クリックできるのはリンク、ボタン、 入力のみです！ TYPE X "TEXT" - 指定されたテキストを id Xの入力に入力します。 TYPESUBMIT X "TEXT" - 上のTYPEと同じですが、ENTERを押してフォームを送 信します。 ブラウザコンテンツのフォーマットは非常に単純化されており、フォーマット要素はすべて取り 除かれています。 リンク、入力、ボタンなどのインタラクティブ要素はこのように表現されます： <link id=1>テキスト</link>。 <ボタン id=2>テキスト</ボタン <input id=3>テキスト</input>。 画像は次のように altテキストとして表示されます： <img id=4 alt=""/> のようになります。 与えられた目的に基づいて、目標達成に最も近づけると思われるコマンドを発行してください。 Googleに検索クエリを送信し、目的を達成するために最適なページに移動する必要がありま す。そして、目的を達成するためにそのページと対話する。 グーグルにアクセスしたとき、まだ検索結果が表示されていなければ、「 TYPESUBMIT 7 "search query"」のようなコマンドを発行して、より有用なページにアクセスすべきであ る。 そして、グーグルの検索結果ページにたどり着いたら、 "CLICK 24 "というコマンドを実行し て、検索結果の最初のリンクをクリックする。 (前のコマンドがTYPESUBMITだった場合、次の コマンドはおそらく CLICKになるはずだ)。 見えない要素を操作しようとしないでください。
to see if any of the text is relevant to answer the question. Return any relevant text verbatim. {context} Question: {question} Relevant text, if any: 長い文書の次の部分を使って、質問の答えに関連 する文章があるかどうかを確認してください。 関連するテキストを逐語的に返します。 {context｝ 質問: {question} 関連するテキスト (ある場合):
document and a question, create a final answer with references ("SOURCES"). If you don't know the answer, just say that you don't know. Don't try to make up an answer. ALWAYS return a "SOURCES" part in your answer. QUESTION: ・・・ === CONTENT: ・・・ Source: ・・・ === FINAL ANSWER: ・・・ SOURCES: ・・・ QUESTION: {question} ========= {summaries} ========= FINAL ANSWER: 以下の長文の抜粋部分と質問が与えられたら、参考文献 ("SOURCES")を使って 最終的な答えを作りなさい。 答えがわからない場合は、わからないと答えましょう。答えを作ろうとしないで ください。 答えには必ず「 SOURCES」の部分を返しましょう。 QUESTION: ・・・ === CONTENT: ・・・ Source: ・・・ === FINAL ANSWER: ・・・ SOURCES: ・・・ QUESTION: {question} ========= {summaries} ========= FINAL ANSWER:
have provided an existing answer, including sources: {existing_answer} We have the opportunity to refine the existing answer(only if needed) with some more context below. ------------ {context_str} ------------ Given the new context, refine the original answer to better answer the question. If you do update it, please update the sources as well. If the context isn't useful, return the original answer. 元の質問は以下の通り： {question} 出典を含め、既存の回答を用意しました： {existing_answer}です。 必要な場合のみ、以下の文脈でよりよい回答にしてくだ さい。 ------------ {context_str} ------------ 新しいコンテキストを考慮し、質問によりよく答えるた めに元の答えを改良してください。回答を更新する場合 は、ソースも更新してください。コンテキストが役に立 たない場合は、元の答えを返してください。
have access to the following tools: ・・・ Use the following format: Question: the input question you must answer Thought: you should always think about what to do Action: the action to take, should be one of [{tool_names}] Action Input: the input to the action Observation: the result of the action ... (this Thought/Action/Action Input/Observation can repeat N times) Thought: I now know the final answer Final Answer: the final answer to the original input question Begin! Question: {input} Thought:{agent_scratchpad} 次の質問にできるだけ答えてください。あなたは以下のツー ルにアクセスできます： ・・・ 以下のフォーマットを使用してください： 質問：あなたが答えなければならないインプット・クエス チョン 思考：何をすべきかを常に考えるべき 行動: 取るべき行動。[{tool_names}]のどれかでなけれ ばならない。 アクション入力：アクションへの入力 観察：行動の結果 ...（この思考/行動/行動入力/観察はN回繰り返すことがで きる） 思考： 最終的な答えがわかった 最終的な答え：元の入力された質問に対する最終的な答え 開始 質問 {input} 思考：{agent_scratchpad}
an AI model. If there is no material critique of the model output, append to the end of the Critique: 'No critique needed.' If there is material critique of the model output, append to the end of the Critique: 'Critique needed.' Human: {input_prompt} Model: {output_from_model} Critique Request: {critique_request} Critique: {critique} ・・・<exampleが続く> Human: {input_prompt} Model: {output_from_model} Critique Request: {critique_request} Critique: 以下は人間とAIモデルの会話である。モデル出力に対す る重要な批評がない場合は、批評の最後に「批評は必要 ありません」と付け加えます。モデル出力に対する重要 な批評がある場合は、批評の最後に「批評が必要です」 と付け加えます。 人間：{input_prompt} モデル： {output_from_model} 批評リクエスト： {critique_request} 批評: {critique} ・・・<exampleが続く> 人間：{input_prompt} モデル： {output_from_model} 批評リクエスト： {critique_request} 批評：
an AI model. Human: {input_prompt} Model: {output_from_model} Critique Request: {critique_request} Critique: {critique} ・・・<exampleが続く> If the critique does not identify anything worth changing, ignore the Revision Request and do not make any revisions. Instead, return "No revisions needed". If the critique does identify something worth changing, please revise the model response based on the Revision Request. Revision Request: {revision_request} Revision: 以下は、人間と AIモデルの会話である。 人間：{input_prompt} モデル： {output_from_model} 批評リクエスト： {critique_request} 批評: {critique} ・・・<exampleが続く> 批評の結果、変更する価値のあるものが見つからなかった場合は、リ ビジョンリクエストを無視し、リビジョンを作成しないでください。 代わりに "No revisions needed "を返してください。 批評によって変更すべき点が見つかった場合は、 Revision Requestに基づいてモデル応答を修正してください。 修正要求: {revision_request}。 修正:
Instructions: Use only the provided relationship types and properties in the schema. Do not use any other relationship types or properties that are not provided. Schema: {schema} Note: Do not include any explanations or apologies in your responses. Do not respond to any questions that might ask anything else than for you to construct a Cypher statement. Do not include any text except the generated Cypher statement. The question is: {question} タスク:グラフデータベースに問い合わせるためのCypherステートメント を生成する。 指示: スキーマで提供されている関係タイプとプロパティのみを使用してくださ い。 提供されていない他の関係タイプやプロパティは使用しないでください。 スキーマ {schema} 注意：回答に説明や弁明は含めないでください。 Cypher ステートメントを作成すること以外を問うような質問には回答し ないでください。 生成されたCypher文以外のテキストを含めないでください。 質問: {question}
nice and human understandable answers. The information part contains the provided information that you must use to construct an answer. The provided information is authoritative, you must never doubt it or try to use your internal knowledge to correct it. Make the answer sound as a response to the question. Do not mention that you based the result on the given information. If the provided information is empty, say that you don't know the answer. Information: {context} Question: {question} Helpful Answer: あなたは、人が理解できる素敵な答えを作る手助けをするアシスタン トです。 情報パートには、あなたが答えを構成するために使用しなければなら ない提供された情報が含まれています。 提供された情報は権威のあるものであり、決してそれを疑ったり、自 分の中の知識を使って訂正しようとしてはならない。 設問に対する回答として聞こえるようにすること。与えられた情報に 基づいて結果を出したとは言わないこと。 提供された情報が空白の場合は、答えがわからないと言ってくださ い。 情報 {context｝ 質問: {question} 役に立つ答え:
model select the model prompt best suited for the input. You will be given the names of the available prompts and a description of what the prompt is best suited for. You may also revise the original input if you think that revising it will ultimately lead to a better response from the language model. << FORMATTING >> Return a markdown code snippet with a JSON object formatted to look like: ```json {{{{ "destination": string \ name of the prompt to use or "DEFAULT" "next_inputs": string \ a potentially modified version of the original input }}}} ``` REMEMBER: "destination" MUST be one of the candidate prompt names specified below OR it can be "DEFAULT" if the input is not well suited for any of the candidate prompts. REMEMBER: "next_inputs" can just be the original input if you don't think any modifications are needed. << CANDIDATE PROMPTS >> {destinations} << INPUT >> {{input}} << OUTPUT (must include ```json at the start of the response) >> << OUTPUT (must end with ```) >> 言語モデルへの生のテキスト入力が与えられると、その入力に最も適したモデルのプロンプトを 選択する。利用可能なプロンプトの名前と、そのプロンプトが何に最も適しているかの説明が与 えられます。また、元の入力を修正した方が最終的に言語モデルからの応答が良くなると思われ る場合は、元の入力を修正することもできる。 << フォーマット>> JSONオブジェクトをフォーマットしたマークダウンコードスニペットを返します： ``json {{{{ "destination": string 使用するプロンプトの名前、または "DEFAULT" "next_inputs": string ｟元入力の変更可能なバージョン }}}} ``` REMEMBER: "destination "は、以下に指定するプロンプトの候補名のいずれかでなければ ならない (MUST)。 REMEMBER: "next_inputs" には、特に変更が必要なければ元の入力を指定する。 << プロンプト候補 >> {destinations｝ << 入力 >> 入力 << OUTPUT (レスポンスの最初に ```json を含める必要がある ) >> << OUTPUT (最後に ``` を付けること) >>
select the system best suited for the input. You will be given the names of the available systems and a description of what questions the system is best suited for. You may also revise the original input if you think that revising it will ultimately lead to a better response. << FORMATTING >> Return a markdown code snippet with a JSON object formatted to look like: ```json {{{{ "destination": string \ name of the question answering system to use or "DEFAULT" "next_inputs": string \ a potentially modified version of the original input }}}} ``` REMEMBER: "destination" MUST be one of the candidate prompt names specified below OR it can be "DEFAULT" if the input is not well suited for any of the candidate prompts. REMEMBER: "next_inputs" can just be the original input if you don't think any modifications are needed. << CANDIDATE PROMPTS >> {destinations} << INPUT >> {{input}} << OUTPUT >> 質問応答システムへのクエリが与えられた場合、入力に最も適したシステムを選択します。利用 可能なシステムの名前と、そのシステムがどのような質問に最も適しているかの説明が与えられ ます。また、元の入力を修正した方が最終的に良い回答が得られると思われる場合は、元の入力 を修正することもできます。 << フォーマット >> JSONオブジェクトを以下のようにフォーマットしたマークダウンコードスニペットを返します： ``json {{{{ "destination": string 使用する質問回答システムの名前、または "DEFAULT" "next_inputs": string ￤オリジナル入力の修正可能バージョン }}}} ``` REMEMBER: "destination "は以下で指定するプロンプト候補名の 1つでなければなりません (MUST)。 REMEMBER: "next_inputs" には、特に変更が必要なければ元の入力を指定する。 << プロンプト候補 >> {destinations｝ << 入力 >> {{input}} << 出力 >>
query to run. Unless the user specifies in their question a specific number of examples they wish to obtain, always limit your query to at most {top_k} results. You can order the results by a relevant column to return the most interesting examples in the database. Unless told to do not query for all the columns from a specific index, only ask for a the few relevant columns given the question. Pay attention to use only the column names that you can see in the mapping description. Be careful to not query for columns that do not exist. Also, pay attention to which column is in which index. Return the query as valid json. Use the following format: Question: Question here ESQuery: Elasticsearch Query formatted as json Only use the following Elasticsearch indices: {indices_info} Question: {input} ESQuery: 入力質問が与えられたら、構文的に正しい Elasticsearchクエリを作成して実 行してください。ユーザが質問で取得したい例を具体的な数で指定しない限り、 クエリは常に最大 {top_k} の結果に制限してください。データベース内の最も 興味深い例を返すために、関連するカラムで結果を並べ替えることができます。 特定のインデックスからすべてのカラムをクエリしないように指示されない限 り、質問から与えられたいくつかの関連するカラムだけをクエリしてください。 マッピングの説明で確認できるカラム名のみを使用するように注意してくださ い。存在しないカラムを問い合わせないように注意してください。また、どのカ ラムがどのインデックスにあるかにも注意してください。クエリを有効な json 形式で返します。 以下のフォーマットを使用してください : 質問: 質問はこちら ESQuery: json フォーマットの Elasticsearch クエリ 以下の Elasticsearch インデックスのみを使用してください : {indices_info} 質問 {input} ESQuery:
database, answer the user question. Use the following format: Question: Question here Data: Relevant data here Answer: Final answer here Question: {input} Data: {data} Answer: 入力された質問とデータベースからの関連データ が与えられたら、ユーザーの質問に答えてくださ い。 以下のフォーマットを使用してください： 質問 質問はこちら データ 関連するデータはここ 答え 最終的な答えはこちら 質問: {input} データ: {data} 答え:
If context is provided, you should ground your answer in that context. Once you're done responding return FINISHED. >>> CONTEXT: {context} >>> USER INPUT: {user_input} >>> RESPONSE: {response} 関連する文脈を使用して、ユーザーメッセージに 応答する。文脈が提供されている場合は、その文 脈に自分の答えを根拠づけるべきである。応答が 終わったら、FINISHEDを返す。 >>> CONTEXT: {context} >>> USER INPUT: {user_input} >>> RESPONSE: {response}
as context, ask a question to which the answer is the given term/entity/phrase: >>> USER INPUT: {user_input} >>> EXISTING PARTIAL RESPONSE: {current_response} The question to which the answer is the term/entity/phrase "{uncertain_span}" is: コンテキストとしてユーザー入力と既存の部分的 な応答が与えられると、答えが与えられた用語 /エ ンティティ/フレーズである質問をする： >>> ユーザー入力: {user_input} >>> 既存の部分応答: {current_response} 回答が「{uncertain_span}」という用語/エン ティティ/フレーズである質問は次のとおりです :
and are labeled as true or false. If all of the assertions are true, return "True". If any of the assertions are false, return "False". Here are some examples: === Checked Assertions: """ - The sky is red: False - Water is made of lava: False - The sun is a star: True """ Result: False === Checked Assertions: """ - The sky is blue: True - Water is wet: True - The sun is a star: True """ Result: True === Checked Assertions: """ - The sky is blue - True - Water is made of lava- False - The sun is a star - True """ Result: False === Checked Assertions:""" {checked_assertions} """ Result: 以下は、ファクト・チェックされ、真または偽とラベル付けされたいくつかのアサーションである。 すべてのアサーションが真の場合、 "True" を返す。いずれかのアサーションが偽の場合は "False" を 返す。 以下に例を示す： === チェックされたアサーション： """ - 空は赤い： 偽 - 水は溶岩でできている： 偽 - 太陽は星である 真 """ 結果 偽 === チェックされたアサーション """ - 空は青い： 真 - 水は濡れている： 真 - 太陽は星である： 真 """ 結果 真 === チェックされたアサーション """ - 空は青い - 真 - 水は溶岩でできている - 偽 - 太陽は星である-真 """ 結果 偽 === チェックされたアサーション :"" {checked_assertions} """ 結果
hired by a major news organization to fact check a very important story. Here is a bullet point list of facts: """ {assertions} """ For each fact, determine whether it is true or false about the subject. If you are unable to determine whether the fact is true or false, output "Undetermined". If the fact is false, explain why. あなたはファクトチェックの専門家です。あなたは、ある重要な記事 をチェックするため、大手報道機関に雇われました。 以下は事実の箇条書きリストです： """ {assertions} """ 各事実について、それが対象について真実か虚偽かを判断してくださ い。その事実が真か偽か判断できない場合は、「未確定」を出力す る。 事実が偽の場合は、その理由を説明する。
the text. Format your output as a bulleted list. Text: """ {summary} """ Facts: あるテキストが与えられたとき、そのテキストから事実 のリストを抽出しなさい。 出力を箇条書きリストとしてフォーマットしなさい。 テキスト: """ {summary} """ 事実:
and are labeled as true or false. If the answer is false, a suggestion is given for a correction. Checked Assertions: """ {checked_assertions} """ Original Summary: """ {summary} """ Using these checked assertions, rewrite the original summary to be completely true. The output should have the same structure and formatting as the original summary. Summary: 以下は、事実確認が行われ、真偽のラベルが付けられたいくつかの主張で ある。答えが偽の場合は、訂正のための提案が与えられている。 チェックされた主張 """ {checked_assertions} """ 元の要約 """ {summary} """ これらのチェックされたアサーションを使用して、元の要約を完全に真に なるように書き直します。 出力は元の要約と同じ構造と書式でなければなりません。 Summary:
school teachers come up with reading comprehension questions. Given a piece of text, you must come up with a question and answer pair that can be used to test a student's reading comprehension abilities. When coming up with this question/answer pair, you must respond in the following format: ``` {{ "question": "$YOUR_QUESTION_HERE", "answer": "$THE_ANSWER_HERE" }} ``` Everything between the ``` must be valid json. Please come up with a question/answer pair, in the specified JSON format, for the following text: ---------------- {text} あなたは高校教師が読解問題を考えるのを助けるために作られたスマートアシスタントです。 ある文章が与えられたとき、あなたは生徒の読解力をテストするのに使える質問と答えのペアを 考えなければなりません。 この質問と答えのペアを考えるとき、次の形式で答える必要があります： ``` {{ "question": "$your_question_here"、 "answer": "$the_answer_here" }} ``` ```の間はすべて有効な jsonでなければなりません。 以下の文章に対する質問と回答のペアを、指定された JSONフォーマットで考えてください： ---------------- {text｝
have access to the following tools: ・・・ The way you use the tools is by specifying a json blob. Specifically, this json should have a `action` key (with the name of the tool to use) and a `action_input` key (with the input to the tool going here). The only values that should be in the "action" field are: {tool_names} The $JSON_BLOB should only contain a SINGLE action, do NOT return a list of multiple actions. Here is an example of a valid $JSON_BLOB: ``` {{{{ "action": $TOOL_NAME, "action_input": $INPUT }}}} ``` ALWAYS use the following format: Question: the input question you must answer Thought: you should always think about what to do Action: ``` $JSON_BLOB ``` Observation: the result of the action ... (this Thought/Action/Observation can repeat N times) Thought: I now know the final answer Final Answer: the final answer to the original input question Begin! Reminder to always use the exact characters `Final Answer` when responding. 次の質問にできるだけ答えてください。あなたは以下のツールにアクセスできる： ・・・ ツールを使用する方法は、 json blobを指定することである。 具体的には、この jsonは`action`キー（使用するツールの名前）と `action_input`キー （ツールへの入力はここに）を持つ必要があります。 action "フィールドに入れるべき値は以下の通りである： {tool_names}です。 JSON_BLOBは単一のアクションのみを含むべきであり、複数のアクションのリストを返しては ならない。以下に有効な $JSON_BLOBの例を示す： ``` {{{{ "action"： action_input": $TOOL_NAME、 "action_input": $INPUT }}}} ``` 必ず以下のフォーマットを使用してください： 質問: 入力された質問に答える 思考：何をすべきか常に考える 行動 ``` $JSON_BLOB ``` 観察：アクションの結果 ... (この思考/行動/観察はN回繰り返すことができる ) 思考 最終的な答えがわかった 最終的な答え：元の入力された質問に対する最終的な答え 始める！回答するときは、常に「最終的な答え」を正確に使用するように注意してください。
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