yatmita テックラボ
やってみた の裏側。サイト構築、ナレッジ管理、AIツール活用の実験記録
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本を「司書のように」検索する——RAG チャンクのためのエージェンティック・インデクサ
スキャンした書籍を RAG で検索可能にするとき、素朴なチャンク分割は意味の途中で切れた断片を量産する。目次を索引の骨格にする『司書サーチ』を、agent に本を読ませる素朴案が 7.5 時間で失敗したところから、生成＝コード／検証＝エージェントの分業に行き着くまでの build-log。
ハイブリッド検索で「レシピだけ」を引く——構造フィルタの pre/post と遅延スキーマ進化
全文検索とベクトル検索を RRF でマージするハイブリッド検索は、『この種類だけ』に絞るのが驚くほど難しい。Obsidian 全 vault からレシピだけを引きたい——その素朴な要望から、2 層フィルタ＋遅延スキーマ進化という設計に落ち着くまでの記録。
Anthropic の『Zero Trust for AI Agents』を、自分の調査エージェント基盤に当ててみた
Claude Security チームが出した企業向け eBook を読んだら、便利ツールの話ではなく『作った基盤を信頼できるのか』という、自分がいま作っているものの真ん中に刺さる話だった。
部品表を1本に組み立てる——借りる部品と自作部品で最小パイプラインを建て、引用ゲートが「幽霊の出典」を突き返すまで
前編で並べた『借りる部品（subagent/schema）』と『自作部品（外部ループ/決定論ゲート/state外部化）』を、実際に ingest→extract→compile→query の1本に組み立てる。資料を並列で取り込み、構造化して統合し、出典つきで答える。最後に引用真正性ゲートが、存在しない出典を fail-closed で突き返す。動く最小PoCの全コードを見せる。
汎用エージェント基盤は「借りる部品」と「自作する部品」でできている——組み立て前の部品表
製品を3類型に分けたとき、その下の『部品レイヤー』はわざと括弧に入れた。今回その括弧を開ける。エージェント基盤を建てる部品は、プラットフォームから借りるもの（skill/hook/MCP/Dynamic Workflows）と、自分で足すもの（外部ループ/決定論ゲート/state外部化）の2系統に割れる。次回はこの部品表で実際に1本のパイプラインを組み立てる。