それらしくなってきたAI塾長

昨日までの作業で、ブログ投稿、ZIKUU基礎教科書、ZIKUU語彙（概念定義）、論文、エッセイがQdrantに入ったので、今日はQdrantのデータを有効活用できるように、AI塾長のRAGを調整する機能を追加しました。

雑談したい、一般知識が欲しい、定義を知りたい、ノウハウを知りたい、とにかく相談したい、みたいなケースごとに検索ルートを作りました。その設定を触れる画面が上のスクリーンショット。Qdrantコレクションをどの順番で辿るかを定義できます。

検索ルートのチャットモードの関連付けを決める設定画面がこれ。雑談モードならsmall_talkルートを、アドバイスモードならconsult, howto, defineの順に検索ルートを辿る、のように設定します。

雑談モードで「木のロードバイクを作りたい」と入力した場合はこんな回答が返ってきます。

出典には、検索したベクターデータが出ます。意味的な近さは緑、黄、赤といった色で表示。

同じ質問をアドバイスモードで投げるとこんな回答が返ります。

検索も文章生成も狙い通りに動いているように見えます。

これから細かな調整を繰り返しますが、AI塾長としての外枠はできたと思います。

Qdrantのデータは、わざわざ登録作業をしなくても、Nerveによって、日々の活動（ブログやDiscordの投稿など）から自動的にQdrantに吸い込まれていく仕組みなっている。そして、徐々にZIKUUという場の知識を引き出せるようになる。

大きなファイルを読ませるとか、大きなプログラムを作成するとか、速いレスポンスが必要、みたいな用途を設計から外すことで、VRAM 16GBのRTX 2000 Ada Lovelace一台ですべてが回ります。コミュニティ、会社、会社の中の一部署で、場の知識や文化を共有し利用する背骨として使えるAIシステムがAI塾長です。