ハルシネーションを減らすために必要なRAGと引用設計

1人のAIキャラクターを壁打ち・哲学・コーチ・実装の4体に分割して設計することで、それぞれの役割に特化した深い対話が可能になる。この設計により、単一のAIでは得られない多角的なフィードバックや思考の深化が期待できる。具体

AIに複雑な概念を説明させる際、HTMLで出力を依頼すると視覚的に理解しやすくなる。具体的には、HTMLとCSSで図解やレイアウトを含むページを生成させることで、テキストだけでは伝わりにくい構造や関係性を直感的に把握でき

永続メモリ層の実装方法について、索引スキーマと判定基準を全て公開する。具体的なデータ構造や、どのような条件でメモリを保存・検索するかの基準が詳細に説明されている。AIエージェントに長期記憶を持たせたい開発者向けの実装ガイ

プロダクト名をAIに生成させる具体的なプロンプト設計と、命名スキルを実践的に学べる。nexus-architectというツールを用いて、製品の価値を名前で表現するための指示文の書き方と、評価基準が得られる。生成結果の選別

AIエージェントが情報を取得する際の検索手法を理解できる。RAG（検索拡張生成）の設計や、エージェントが適切なデータソースを選択するための戦略、検索結果の品質を高めるための工夫などが論点となる。タイトルからは具体的な実装

デザインレビューの質を高めるために、AIをレビューループに組み込む方法がわかる。具体的には、レビュー観点をあらかじめAIに指示として与え、出力結果を自動チェックさせることで、人間が見落としがちな「惜しい」部分を減らせる。