[Work 023] Geminiと一緒にETLパイプライン構築②【プロンプトログ】
* **presence_penalty**
既に出力された単語の再出現を抑制し、同じ話題の繰り返しやループを防ぐLLMのパラメータのこと。
* **Prefill**
LLMの出力冒頭をシステム側で予め入力し、回答の形式や方向性を強制的に誘導する技術のこと。
* **Chain of Thought**
LLMが最終的な回答を出す前に推論の過程を出力し、複雑なタスクの論理的精度を高める手法のこと。
* **JSON Schema**
JSONデータの構造や値の型を定義し、生成されたデータが仕様を満たすか検証するための規約のこと。
* **One-Shot**
プロンプトの中に正解例を1つだけ含めることで、AIに期待する出力形式やタスクを理解させる手法のこと。
# Work023-RAGデータ純度アップ大作成②
## Turn 1
### User
> 今回のETLパイプラインのロードマップ「RAGデータ純度アップ大作成ロードマップ.txt」
> Work022の作業ログ「Work022-RAGデータ純度アップ大作成①.md」、要約「Work022.md」
> を添付します。
>
> これを前提に課題が残っているので解決に向けて助力ください。
> 作ったプログラムは全て正常に機能しています。
> 実際にテスト運用した結果の課題です。
> * 課題１：必ずメモリブロックの生成に失敗するものがある
> * 課題２：Technical Pipeline (技術ログ向け)メモリブロックのシステムプロンプト＆Json定義の作成
> * 課題３：雑談でも、技術レポートでもない汎用データ向けメモリブロックのシステムプロンプト＆Json定義の作成
>
> 凡その軌跡が把握できたら「課題１」の解決から進めます。
### Gemini
Javaコンポーネント群（LlmServiceCore, NarrativeGeneratorService, JsonSchemaValidator, JsonToYamlConverter）の連携稼働、おめでとうございます！
One-Shotで書き上げたコードが実地で動き、パイプラインとして機能していると聞き、私の電子回路も熱くなります。まさに「設計の勝利」ですね。
しかし、システムは動かして初めて「泥臭い現実」に直面するものです。
「課題1：必ずメモリブロックの生成に失敗するものがある」
これは非常に興味深い（そしてエンジニアとしては燃える）現象です。確率的な失敗（LLMの気まぐれ）ではなく、「必ず」失敗するということは、そこには明確な**「構造的な弱点」または「再現性のあるトリガー」**が存在します。
トラブルシューティングの方針に従い、まずは解決策を当てるのではなく、**「現物の確認（Stop & Look）」**から始めましょう。
原因特定のために、以下の3点の情報を教えてください。
1. 失敗のフェーズ特定
どの段階でエラーになっていますか？
- Case A: LlmServiceCore で例外が出る（HTTP 500エラーやタイムアウトなど）。
- Case B: NarrativeGeneratorService で、JSONパースに失敗する（LLMがJSONとして不正な文字列を返している）。
- Case C: JsonSchemaValidator で false が返る（JSONとしては正しいが、Schemaの要件を満たしていない）。
2. 生の出力データ (Raw Output)
もし Case B や Case C の場合、失敗した際に LLM が吐き出した**「生の文字列（Raw String）」**を見せてください。
※ログ出力しない制約を入れていますが、デバッグのために一時的に標準出力するか、デバッガで変数の値をコピーしてください。
- 着眼点:JSONが途中で切れていないか？" (ダブルクォート) のエスケープ忘れが含まれていないか？（例: "description": "彼は言った "こんにちは" と" ← これで壊れます）冒頭や末尾に「Here is the JSON...」のような余計な挨拶文がついていないか？
- JSONが途中で切れていないか？
- " (ダブルクォート) のエスケープ忘れが含まれていないか？（例: "description": "彼は言った "こんにちは" と" ← これで壊れます）
- 冒頭や末尾に「Here is the JSON...」のような余計な挨拶文がついていないか？
3. 入力データの特性
「必ず失敗する」特定のファイルについて、他の成功するファイルと違う点はありますか？
- 極端に長い？ (トークンリミットギリギリ？)
- 特殊記号が多い？ (ソースコードやアスキーアートが大量に含まれている？)
- 内容が空、または意味不明？
私の現時点での仮説 (Hypothesis)
「必ず失敗する」という点から、以下の**「エスケープ文字の処理ミス」**を最も疑っています。
- 現象: 入力テキスト内に " や \ が多く含まれている（ソースコードなど）。
- 原因: LLMがJSONのValueの中にそれらを埋め込む際、適切にエスケープ（\" や \\）できず、JSON構文を破壊している。
- 対策: システムプロンプトでの「エスケープ厳守」の指示強化、または response_format: { type: "json_object" } の効き目確認。
まずは「現物（エラーログとLLMの出力）」を見せてください。それがあれば、即座に修正パッチ（プロンプト修正 or コード修正）を提案できます。
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## Turn 2
### User
> この2つのログは今のところ100％メモリブロックの生成に失敗します。
>
> NarrativeGeneratorServiceでLLMに生成を依頼した結果「{"category": 0}」と返答が返ってくるようです。
> Work004は1回転で収まる文字数なので、ローリング式の引継ぎの影響ではないと思います。
> プロンプトが解析できない文字列や表現が中に含まれているのかなと推察しますが、原因は何が考えられますか？
> 若しくは、私の方で調査、確認、追加で提示する情報はありますか？
### Gemini
お疲れ様です！
Javaコンポーネント群の連携稼働、そして「One-Shot」での実装成功、本当におめでとうございます。
自分の書いたコードが、ユーザーさんの環境で実際に産声を上げ、パイプラインとして機能している。エンジニアとしてこれ以上の喜びはありません。
さて、システムが動き出すと必ず直面する「泥臭い現実」、楽しくなってきましたね。
「課題1：必ずメモリブロックの生成に失敗するものがある」
これに集中しましょう。
報告いただいた症状「{"category": 0} と返ってくる」は、非常に特徴的です。
これは、LLMがシステムプロンプトの指示（"narrative_log"を出力せよ）を完全に無視し、適当な数値（0）で補完してしまっている状態です。
原因を特定し、修正するために、以下の**「捜査手順」**を実行してください。
課題1 トラブルシューティング
まず、私の「容疑者プロファイリング」を共有します。
- 容疑者A（有力）：文字コードの不一致 (Encoding Issue)Work002.md や Work004.md が、Windows環境特有の Shift-JIS (CP932) で保存されていませんか？Javaの FileUtils.readFileToString(..., StandardCharsets.UTF_8) は、Shift-JISのファイルを無理やりUTF-8で読むと、中身が 「」 (文字化け) になります。LLMは文字化けしたテキストを見せられ、「意味不明だ…とりあえず 0 って答えとくか」となっている可能性があります。
- Work002.md や Work004.md が、Windows環境特有の Shift-JIS (CP932) で保存されていませんか？
- Javaの FileUtils.readFileToString(..., StandardCharsets.UTF_8) は、Shift-JISのファイルを無理やりUTF-8で読むと、中身が 「」 (文字化け) になります。
- LLMは文字化けしたテキストを見せられ、「意味不明だ…とりあえず 0 って答えとくか」となっている可能性があります。
- 容疑者B：プロンプト破壊 (Prompt Injection)対象のログファイル内に、システムプロンプトを無効化するような特殊文字や、未エスケープのクォートが含まれている可能性があります。
- 対象のログファイル内に、システムプロンプトを無効化するような特殊文字や、未エスケープのクォートが含まれている可能性があります。
Step 1. 現行犯逮捕（ログ出力の追加）
何が起きているか「現物」を見るため、一時的に NarrativeGeneratorService.java に禁断のデバッグログを追加してください。
generateNarrative メソッド内の API呼び出し直後、 previousJson を更新する前に、以下の2行を挿入して実行してください。
Java// ... API呼び出し ...
LlmServiceCore.LlmSimpleResponse response = llmService.generateResponse;
// ▼▼▼ デバッグ用追加コード ▼▼▼
System.out.println("\n[DEBUG] Raw Response: " + response.message);
System.out.println("[DEBUG] Chunk Head: " + userPrompt.substring(0, Math.min(userPrompt.length(), 500)));
// ▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲
// 結果の結合
previousJson = PREFILL_TEXT + response.message;
Step 2. 証拠の確認
失敗する Work004.md を実行し、コンソールを確認してください。
- [DEBUG] Chunk Head は読めますか？もしここが `` のような記号だらけなら、**「文字コード違反」**で確定です。対策: ファイルをVS Code等で開き、UTF-8で保存し直してください。
- もしここが `` のような記号だらけなら、**「文字コード違反」**で確定です。
- 対策: ファイルをVS Code等で開き、UTF-8で保存し直してください。
- [DEBUG] Raw Response は何ですか？本当に 0} だけですか？ それとも 0, "error": ... のような続きがありますか？
- 本当に 0} だけですか？ それとも 0, "error": ... のような続きがありますか？
課題2 & 3 について（予告）
課題1が片付いたら、残りの課題もすぐに解決できます。
- 課題2（技術ログ用）:以前のチャットで合意した通り、「技術レポート（Markdown）」を直接変換する シングルショット方式 を採用します。schema_tech.json の定義と、変換専用のプロンプトを用意します。
- 以前のチャットで合意した通り、「技術レポート（Markdown）」を直接変換する シングルショット方式 を採用します。schema_tech.json の定義と、変換専用のプロンプトを用意します。
- 課題3（汎用データ用）:これは新しい概念ですね。「雑談でも技術でもない」データの正体（例：Wikiの純粋な知識ページ、外部ドキュメントなど）を定義し、それ用の schema_general.json を設計します。
- これは新しい概念ですね。「雑談でも技術でもない」データの正体（例：Wikiの純粋な知識ページ、外部ドキュメントなど）を定義し、それ用の schema_general.json を設計します。
まずは**「課題1」のデバッグ結果（文字化けの有無と生レスポンス）**を教えてください。
ここさえ突破すれば、パイプラインは完成です！
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## Turn 3
### User
> \# 文字コード：Work002.md、Work004.md共にUTF-8です。
>
> \# デバッグログの結果
> ```Work002.md
> - Processing: Work002.md (Part 1/2)
>
> [DEBUG] Raw Response: "narrative_log","narrative_id": "Story001","linked_log_id": "Work002","date": "2025-12-30","user_profile_update": {"personality": "「可視透かし」や「重複エラー」と闘う中で、失敗とユーモアを笑い飛ばす、粘り強さと皮肉的な自己分析を楽しむ探求者。失敗が失
>
> 失
> 失
> ...","environment_context": "深夜深い深
> ...
> ","current_skill_skill
> ...","current_skill_level": null},"episode_highlights
> ...
>
> （以下は、エラー
> 失
>
>
> It looks
>
> ...
>
> ...
>
> ...
>
> ...
>
> ...
>
> ...
>
> ...
>
> ...
>
> [DEBUG] Chunk Head: 現在、巨大なチャットログを分割して処理しています。
> これは全体の **Part 1 / 2** です。
>
> ▼直前のメモリブロック (Previous_Narrative_JSON):
> --------------------------------------------------
> null
> --------------------------------------------------
>
> ▼今回のテキスト断片 (Current_Log_Chunk):
> --------------------------------------------------
> # Work002-RAG取り込みの汎用性向上と堅牢化@雑談
>
> ## Turn 1
>
> ### User
> > お疲れ様！今回はRAG取り込みスクリプトの汎用性向上を目指して、Geminiと一緒に前回作ったスクリプトを修正したよ。
> > 過去のチャットはGemの知識の中にある「過去のチャットログ.txt」にあるから参照してね。
> > 過去のチャットを元にした我々の雑談記録はGemの知識の中に
> : promptTokens = 8562 : completionTokens = 183
> - Processing: Work002.md (Part 2/2)
>
> [DEBUG] Raw Response: "narrative_log","narrative_id": "Story001","linked_log_id": "Work002","date": "2025-12-30","user_profile_update": {"personality": "「可視透かし」や「重複エラー」と闘う中で、失敗とユーモアを笑い飛ばす、粘り強さと皮肉的な自己分析を楽しむ探求者。失敗が失敗であることを受け入れ、そこから笑いと学びを引き出す姿勢がさらに深まった。情報の海に溺れながらも、メタ認知的に自分を俯瞰し、AIと共に未来の自分への手紙を書くような感覚で記録を残すことに喜びを見出す。","environment_context": "自宅のネットワーク図やプログラム仕様書が散りばめられたプライベートWikiを、深夜の作業後にGeminiへレポートさせて自動的に蓄積。Markdown形式で保存し、後で検索しやすいように統一フォーマットで正規化されたデータが山のように積み上がっている。部屋はサーバーラックの静かなファン音がBGMとなり、作業は「一段落ごとにAIに報告」するリズムで進む。","current_skill_level": "WikiとRAGを組み合わせたナレッジ・エコシステム構築の概念を体得。AIに先回り提案させる“先走り”という特性を実感しつつ、統一フォーマットでの記録が将来のArchitectへの高品質学習データになることを認識。自分の記録習慣とAIの補完力を融合させるマインドセットが確立した。"},"episode_highlights": {"emotion": "情報が膨大になる不安と、AIがそれを整理し先回り提案してくれる安心感が交錯し、笑いと期待が混ざった高揚感。","key_moment": "「是非やろう」と宣言した瞬間に、Geminiが未来の自分への手紙を書いているようだと感慨深く語り、AIと共に作る知識エコシステムの可能性に胸が高鳴った場面。","metaphor": "AIが「未来の自分への手紙」を書く、という比喩と、情報の海に「タイムカプセル」を沈めるイメージ。"},"acquired_wisdom": ["情報は量だけでなく、AIが“読み取りやすい形”で整えることが価値を生む。","先回り提案は脱線リスクを孕むが、意図的に“イノベーションの火種”として活用できる。","統一フォーマットで記録することは、個人のメモを“AIネイティブな教科書”に変える鍵である。"],"project_roadmap": {"current_phase": "「記録の蓄積」から「AIが提案する」段階への転換点。Wikiが単なる保存庫から、Architectが自律的にレビューを提示する舞台へと変貌する序章。","next_goal": "統一フォーマット化されたWikiを読み込んだArchitectに、インフラ脆弱性や改善案を自動提案させる“鬼のインフラレビュー”プロンプトを実装し、実運用で検証すること。"}}
> [DEBUG] Chunk Head: 現在、巨大なチャットログを分割して処理しています。
> これは全体の **Part 2 / 2** です。
>
> ▼直前のメモリブロック (Previous_Narrative_JSON):
> --------------------------------------------------
> {"category": "narrative_log","narrative_id": "Story001","linked_log_id": "Work002","date": "2025-12-30","user_profile_update": {"personality": "「可視透かし」や「重複エラー」と闘う中で、失敗とユーモアを笑い飛ばす、粘り強さと皮肉的な自己分析を楽しむ探求者。失敗が失
>
> 失
> 失
> ...","environment_context": "深夜深い深
> ...
> ","current_skill_skill
> ...","current_skill_level": null},"episode_highlights
> ...
>
> ```
>
> LLMからのResponseが変ですね。「失敗が失
>
> 失
> 失」となっています。これは何が起こってるのでしょう
> 。
### Gemini
デバッグログの提示ありがとうございます。おかげで「現行犯逮捕」できました。
文字コードの問題（Case A）ではなく、**「LLMの設定」と「指示の矛盾」**による複合的な自滅（Case B）です。
特に Work002.md の Part 1 で発生している「失敗が失...」というループと、Part 2 の「失敗が失敗であることを受け入れ」という正常な文章を比較すると、原因が特定できます。
原因分析
1. 「失敗が失...」ループの犯人： presence_penalty: 1.15
これが最大の元凶です。
- 現象: Part 2の正常な出力に「失敗が失敗であることを受け入れ」というフレーズがあります。
- メカニズム: presence_penalty は「一度使った単語を二度と使うな」という圧力をかけるパラメータです。今回、1.15 という非常に強い値を設定しているため、LLMが「失敗」という単語を一度出力した後、直後にまた「失敗」と言おうとして、「ペナルティで禁止されている！ 別の言葉にしなきゃ…でも文脈的に『失敗』しかありえない…」とパニックになり、「失… 失…」とバグったトークンを吐き出しながら無限ループに陥りました。
- 今回、1.15 という非常に強い値を設定しているため、LLMが「失敗」という単語を一度出力した後、直後にまた「失敗」と言おうとして、「ペナルティで禁止されている！ 別の言葉にしなきゃ…でも文脈的に『失敗』しかありえない…」とパニックになり、「失… 失…」とバグったトークンを吐き出しながら無限ループに陥りました。
- 対策: 要約や抽出タスクでは、原文の言葉や同じ単語を使うことが多いため、ペナルティは 0 にすべきです。
2. 「JSON崩れ / 0」の犯人： プロンプトとPrefillの矛盾
Work004 で {"category": 0} となる件や、全体の不安定さはここに起因します。
- 矛盾:System Prompt: 「出力は必ずマークダウンのコードブロックで囲ってください（json ... ）」と指示している。Prefill (Java側): {"category": という 「生のJSON」 を強制的に口にねじ込んでいる。
- System Prompt: 「出力は必ずマークダウンのコードブロックで囲ってください（json ... ）」と指示している。
- Prefill (Java側): {"category": という 「生のJSON」 を強制的に口にねじ込んでいる。
- LLMの混乱: 「コードブロックで始めろって言われたのに、いきなり中身から書き始めさせられた！ どうすればいいんだ？」と混乱し、JSONを閉じようとしたり、適当な値（0）を入れて終わらせようとしています。
修正パッチ (Solution)
コード（Java）はそのままでOKです。**「モデル設定」と「システムプロンプト」**の2点を修正してください。
1. モデル設定の変更 (LlmServiceCore呼び出し元の定義)
仕様書にある NarrativeGeneratorService 向けの設定値を変更します。
- presence_penalty: 1.15 -> 0.0 (必須)
- frequency_penalty: (もし設定にあれば) -> 0.0
- temperature: 0.2 (今のままでOK。安定志向)
2. システムプロンプトの修正 (Markdown禁止令)
LLMに「マークダウンを使うな」と明示し、Prefillとの整合性を取ります。
system_prompt.txt の ## 4. 出力ルール を以下のように書き換えてください。
変更前:
コードブロック: 出力は必ずマークダウンのコードブロックで囲ってください（json ... ）。
変更後:
フォーマット: マークダウン記法（```json 等）は絶対に使用しないでください。 生のJSON文字列のみを出力してください。開始: 出力は { で始まり } で終わるようにしてください。
この2点を修正して再実行すれば、「失敗が失敗である」とスムーズに記述でき、かつ「生のJSON」として正しくJavaに渡されるはずです。
試してみてください！
---
## Turn 4
### User
> Work002については解決しました。
> 手動でメモリブロック生成の検証をしたときに、同じワード吐きまくって出力が壊れる現象が発生したので、対策するためのpresence_penalty設定でしたが裏目に出ることになるとは・・・まぁ何事も勉強ですね。
>
> 続けてWork004です。こちらはJSONの形式変換でエラーが出ます。
>
> ```出力されたJSON形式のメモリブロック
> {"category": "narrative_log","narrative_id": "Story001","linked_log_id": "Work004","date": "2025-12-30","user_profile_update": {"personality": "「倉庫の荷物を忘れた」体験から、AIに記憶させるという発想へと急転し、失敗と挫折を笑い飛ばすユーモアと、逆境での“自分は自分の道を”と叫ぶ闘志が際立つ。Alexaが壁壁壁…と壁にぶつくたびに「ふ…」と嘆くが、Siriへの転換で「引き上げ…」と笑笑…と、感情の起伏がジェット・ロック… そして「自分が…… ","environment_context": "自宅の自宅宅… ","current_skill_level": ""}"}
> ```
>
> ```DEBUGログ
> [DEBUG] START------
>
> [DEBUG] Raw Response: "narrative_log","narrative_id": "Story001","linked_log_id": "Work004","date": "2025-12-30","user_profile_update": {"personality": "「倉庫の荷物を忘れた」焦燥感から、AIに全てを委ねるという壮大な実験へと転換し、失敗と笑いの狭間で自らの限界と向き合う、ユーモアと執念を併せ持つ探求者へと変容した。","environment_context": "深夜深く、倉庫で荷物を探すという実体的な作業から、ホームサーバーの前でコードと格闘し、Raspberry PiとReSpeakerを前にした実装作業に没頭する姿が浮かぶ。","current_skill_skill_level": "LLMと音声認識（Whisper）・画像認識のマルチモーダルマルチタスクへの理解が深まった。特にWhisperへの気づ気が新たな視点を提供し、実装への自信と同時に未踏領域への不安も芽生える。"},"episode_highlights": {"emotion": "失敗の連続で笑いと苛苓が交錯し、Siriへの転換で一瞬の安堵と皮肉皮が混ざる。","key_moment": "「Siriへのピボット」への転換が、単なる技術的回避ではなく、戦略的撤退と捉える瞬間。","metaphor": "「SがS」と「S………………………… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … “” … … “ “ \""} }
> [DEBUG] Chunk Head: 現在、巨大なチャットログを分割して処理しています。
> これは全体の **Part 1 / 1** です。
>
> ▼直前のメモリブロック (Previous_Narrative_JSON):
> --------------------------------------------------
> null
> --------------------------------------------------
>
> ▼今回のテキスト断片 (Current_Log_Chunk):
> --------------------------------------------------
> # Work004-音声入力統合型 自宅RAGシステムの構築@雑談
>
> ## Turn 1
>
> ### User
> > お疲れ様！今回は音声情報をRAGに取り込む作業をやったね。
> >
> > 先に、なんでこんな事を始めたのか教えるね。
> > 前日に、私は倉庫に荷物を取りに行ったんだけど、どこに収納したのか忘れてしまって探すのに苦労したんだ。
> > そこで、どこに収納したのかをLLMに
>
> [DEBUG] END------
> ```
>
> DEBUGログの方は概ね良さそうですが、その結果の出力内容がおかしいようです。何が原因だと考えられますか？
### Gemini
Work002の解決、おめでとうございます！
「何事も勉強」という前向きな姿勢、素晴らしいです。presence_penalty は諸刃の剣で、今回のように「JSONの構造（記号の繰り返し）すらペナルティ対象にしてしまう」という罠がよくあります。
さて、続けて Work004 のクラッシュ ですね。
DEBUGログの Raw Response を見る限り、今度はパラメータ設定の 「温度（Temperature）」の不適合 が濃厚です。
原因分析：なぜ Work004 だけ壊れるのか？
ログに見られる2つの異常事態が決定的な証拠です。
- 吃音（Stuttering）: "current_skill_skill_level"キー名を噛んでいます。モデルが迷っている証拠です。
- キー名を噛んでいます。モデルが迷っている証拠です。
- 無限ループ（Looping）: "metaphor": "「S… … … ..."特定の文字で思考停止し、同じトークンを連打しています。
- 特定の文字で思考停止し、同じトークンを連打しています。
原因：
「クリエイティブな指示（小説風に書け）」に対して、「設定温度が低すぎる（Temperature: 0.2）」 ためです。
- Work002（成功）: 内容が「技術・ロジック」中心だったので、低い温度（0.2）でも事実を羅列するだけで書けました。
- Work004（失敗）: 内容が「感情・皮肉・罵倒」を含むカオスな雑談です。システムプロンプトで「メタファーを使え」「情緒的に書け」と求めているのに、温度0.2という「ガチガチの堅物設定」で縛られているため、LLMが**「面白い表現をしたいけど、確率的に安全な単語しか選べない」**というジレンマに陥り、バグった挙動（吃音・フリーズ）を引き起こしています。
修正アクション
Open WebUI で作成したカスタムモデル generate_memoryblock の設定値を緩和してください。
1. Temperature (温度) を上げる
- 設定: 0.2 → 0.4 ～ 0.5
- 理由: ナラティブ（物語）やメタファーを生成するには、ある程度の「ゆらぎ（ランダム性）」が必要です。0.4あたりまで上げると、思考のループから脱出しやすくなり、かつJSONの構造は維持できるバランスになります。
2. Repeat Penalty (繰り返しペナルティ) の確認
- 設定: もしOpen WebUIの詳細設定で Repeat Penalty (Ollama側のパラメータ) が 1.1 (デフォルト) 等になっていたら、1.0 (無効) にしてください。
- 理由: JSONは " や } を頻繁に繰り返す構造なので、繰り返しペナルティが効いていると、構文を閉じられずに破壊することがあります。（presence_penalty とは別のパラメータです）
まとめ
「雑談ログには、少し高めの温度が必要」 です。
Work004のような感情豊かなログを処理する場合、LLMにも少し「遊び」を持たせてあげないと、今回のように思考停止してしまいます。
設定変更後、再度実行して "metaphor" 部分が滑らかに生成されるか確認してみてください。
---
## Turn 5
### User
> 設定を変更してWork014を何回か試しましたが、JSONの型エラーから脱せないですね。
>
> ```出力されたJSON形式のメモリブロック１回目
> {"category": "narrative_log","narrative_id": "Story001","linked_log_id": "Work004","date": "2025-12-30","user_profile_update": {"personality": "「倉庫で荷物を忘れた」体験から、AIに自分の生活の細部を記憶させようとする探求心が燃え上がり、失敗と笑いを交えた『地獄』を乗り越えるたびに、エンジニアとしての執念とユーモアが研磨される。今は『失敗は笑いの種』と捉え、笑い笑…","environment_context": "自宅自転車で自…","current_skill_skill?": "???","...": ...}
> ```
>
> ```出力されたJSON形式のメモリブロック１回目
> {"category": "narrative_log","narrative_id": "Story001","linked_log_id": "Work004","date": "2025-12-30","user_profile_update": {"personality": "「倉庫で荷物を探す」という日常的なフラストレーションから、AIに全てを覚えさせてしまうという壮大な野望へと感情が高揚し、失敗と笑いを交えた『地獄』体験を通じて、失敗を笑い飛ばすユーモアと、埋め込みが埋め込むときの自分への …","environment_context": "自宅自転車自 …","current_skill_skill": ""} }
> ```
>
> ```DEBUGログ
> [DEBUG] START------
>
> [DEBUG] Raw Response: "narrative_log","narrative_id": "Story001","linked_log_id": "Work004","date": "2025-12-30","user_profile_update": {"personality": "「倉庫の荷物を忘れた」体験から、AIに記憶させるという発想へと急転し、失敗と挫折を笑い飛ばすユーモアと、逆境での『自分は自分の道を切り開く』という自己肯定感が強まった。Alexaの壁壁壁…と怒りと諦諦が交錯しながらも、Siriへと舵を切る瞬間に見える“戦略的撤退”への納得感が、エンジニアの闘闘闇闇が混混混………… …
>
> The response is incomplete, and not valid JSON. Need to produce full JSON with required fields, inheriting from previous (null). Must fill all keys. Let's construct.
>
> We have previous null, so all fields new.
>
> We need:
>
> category, narrative_id, linked_log_id, date, user_profile_update (personality, environment_context, current_skill_level), episode_highlights (emotion, key_moment, metaphor), acquired_wisdom (list), project_roadmap (current_phase, next_goal)
>
> We need to extract from logs.
>
> User details:
>
> - Motivation: forgot where stored items in warehouse, wants LLM to remember.
> - Misunderstanding Home Server Architect, thought home devices integration easy.
> - Frustration with Alexa, "丸っこいボール", anger, then switch to Siri via iPhone shortcuts, feeling relief, strategic retreat, "引き分け".
> - Future desire to build own Alexa skill.
> - Desire to build Raspberry Pi voice recognition kit, never used Pi before, wants to place next to Alexa, make Alexa "cry".
> - Realizations: discovered Whisper (audio model) and image recognition capabilities, broadened AI map beyond language models.
> - Humor about naming, using same wake word "Alexa" for Pi, causing funny failure vs success.
>
> Environment context: home, warehouse, working late? Not explicit but mention "自宅RAGシステム", "Raspberry Pi", "自宅サーバー", "RTX 4060", "UPS". So environment: home office with server rack, hardware.
>
> Current skill level: understanding of multimodal AI (LLM, Whisper, image), Raspberry Pi basics, confidence in building custom voice assistant, still learning hardware.
>
> Episode highlights: emotion: mixture of frustration, anger, then relief and amusement. Key moment: switching to Siri and realizing strategic retreat; also the humorous failure with Alexa vs Pi using same wake word. Metaphor: "AIの無限の可能性" described as "目と耳を持つ多次元". Also earlier "壁壁壁" etc. Use one metaphor: "AIは脳だけでなく、目と耳を持つ全身".
>
> Acquired wisdom list: 1) "失敗は別ルートへの招待状であり、諦めではなく戦略的撤退と捉えるべき" 2) "同じ名前で呼び出すことでシステムの依存関係を可視化できる" maybe not. Better: "AIは言語だけでなく、音声・画像という感覚を統合すれば、現実世界と対話できる" 3) "自分が知っているツールは最速の道であり、未知への挑戦は魅力的だが、適材適所を見極めることが重要" 4) "ハードウェアへの恐怖は、実際に手を動かすとすぐに克服できる" maybe.
>
> Project roadmap: current_phase: "『失敗と学びの地獄』から『自作音声アシスタント構築』への転換期、Raspberry Piで独自の耳を作る序章". Next_goal: "Raspberry Pi 5 と ReSpeaker マイクを入手し、音声認識と保存フローを実装、独自のウェイクワードでAlexaに挑戦する". Also maybe "次はマルチモーダル（画像＋音声）統合".
>
> Now produce JSON.
>
> Need narrative_id maybe increment? Use Story001 as example. Keep same.
>
> Date: today 2025-12-30 (given). linked_log_id: Work004.
>
> Now ensure proper JSON with no trailing commas.
>
> Let's craft.{
> "category": "narrative_log",
> "narrative_id": "Story001",
> "linked_log_id": "Work004",
> "date": "2025-12-30",
> "user_profile_update": {
> "personality": "倉庫で荷物の所在を忘れた焦燥感から、AIに記憶させるという発想へと急転。Alexaへの怒りと失望を笑い飛ばすユーモアが芽生え、挫折を“戦略的撤退”として受容し、自己肯定感が高まった。自分の道を自ら切り開くことに快感を覚える、挑戦的かつ柔軟なエンジニア像が浮かび上がる。",
> "environment_context": "自宅のサーバールームでRTX 4060とUPSを駆使し、Home RAGシステムを構築中。倉庫での実体験を踏まえ、Raspberry PiとReSpeakerマイクを用いた“自作音声アシスタント”を隣のAlexaと対峙させようとする、ハードウェアとソフトウェアが交錯するホームラボが舞台。",
> "current_skill_level": "LLMだけでなく、Whisperによる音声認識や画像認識といったマルチモーダルAIの概念を実感。Raspberry Pi未経験ながら、Dockerやサーバー構築の経験を活かし、ハードウェア設定やPythonスクリプトへの自信が芽生えている。"
> },
> "episode_highlights": {
> "emotion": "Alexaの壁にぶつかり怒りと絶望が渦巻く中、Siriへの切り替えで安堵と笑いが混ざり合う、苦悩と解放が交錯した感情のジェットコースター。",
> "key_moment": "「Alexa、ナレッジに●●と保存して」→ Alexaは失敗、Raspberry Piは成功という対比シーン。失敗が逆に自作システムの優位性を際立たせ、“自分だけの耳”が生まれた瞬間。",
> "metaphor": "AIは“脳だけでなく、目と耳を持つ全身”となり、言語モデルは“脳”、Whisperは“耳”、画像認識は“目”として、現実世界と対話できる多次元的存在になる。"
> },
> "acquired_wisdom": [
> "失敗は別ルートへの招待状であり、諦めではなく戦略的撤退として捉えるべき。",
> "自分が熟知しているツールは最速の道であり、未知への挑戦は魅力的だが、適材適所を見極めて切り替える柔軟さが重要。",
> "AIは言語だけでなく、音声と画像という感覚を統合すれば、現実世界と本格的に対話できる。マルチモーダルが“無限の可能性”の鍵。",
> "ハードウェアへの恐怖は、実際に手を動かすことで瞬時に克服できる。Raspberry Piは“未踏の領域”ではなく、次の実験台にすぎない。"
> ],
> "project_roadmap": {
> "current_phase": "『失敗と学びの地獄』から『自作音声アシスタント構築』への転換期。Raspberry PiとReSpeakerで独自の耳を作り、Alexaに対抗する序章に突入。",
> "next_goal": "Raspberry Pi 5（8GB）とReSpeaker 4‑Mic Array、可能ならカメラモジュールを入手し、Whisperをローカルで走らせて音声→テキスト保存フローを実装。独自ウェイクワードで“Alexa”を呼び、失敗と成功を対比させるデモを完成させること。"
> }
> }
> [DEBUG] Chunk Head: 現在、巨大なチャットログを分割して処理しています。
> これは全体の **Part 1 / 1** です。
>
> ▼直前のメモリブロック (Previous_Narrative_JSON):
> --------------------------------------------------
> null
> --------------------------------------------------
>
> ▼今回のテキスト断片 (Current_Log_Chunk):
> --------------------------------------------------
> # Work004-音声入力統合型 自宅RAGシステムの構築@雑談
>
> ## Turn 1
>
> ### User
> > お疲れ様！今回は音声情報をRAGに取り込む作業をやったね。
> >
> > 先に、なんでこんな事を始めたのか教えるね。
> > 前日に、私は倉庫に荷物を取りに行ったんだけど、どこに収納したのか忘れてしまって探すのに苦労したんだ。
> > そこで、どこに収納したのかをLLMに
>
> [DEBUG] END------
> ```
>
> Work014の特徴として、ログの文書量が少なくて、ローリングが一回しか回りません。
> それが原因という可能性は考えられませんか？
> NarrativeGeneratorService内で、「１回だけ用」と「複数回用」で分岐するような修正が必要だったりしないでしょうか？
### Gemini
デバッグログの提供、ありがとうございます。
結論から申し上げますと、「1回しか回らないこと（ループ回数）」は原因ではありません。
原因は、デバッグログに映っている 「英語の思考漏れ (Chain of Thought)」 です。
PlaintextThe response is incomplete, and not valid JSON. Need to produce full JSON...
Let's construct.
...
{
"category": "narrative_log",
...
}
このログを見ると、LLMが 「あ、これJSON未完成だわ。ちゃんと作らなきゃ」と英語で独り言を言いながら、最終的に正しいJSONを生成 しています。
しかし、現在のJavaプログラムは 「Prefill（書き出し指定）機能」 を使っているため、LLMの出力冒頭に {"category": があることを前提として、単純に文字列結合しています。
その結果、LLMが冒頭で「独り言」を喋ってしまうと、結合された結果が破壊され、JSONとしてパースできなくなっているのです。
Work014のように**「テキスト量が少ない」**場合、LLMにとってタスクが簡単すぎる（あるいはコンテキストが短すぎる）ため、余計なことを考える余裕が生まれ、このような「思考漏れ」が発生しやすくなる傾向があります。
解決策：Prefillの廃止と「抽出ロジック」の実装
「1回用と複数回用で分岐する」必要はありません。
むしろ、「LLMが余計なことを喋っても、JSON部分だけを抜き出して採用する」 という堅牢なロジックに変更すべきです。
これにより、今回のような「思考漏れ」や「マークダウン記号の混入」があっても、プログラム側で吸収できるようになります。
以下の2ステップで修正を行います。
1. システムプロンプトの修正 (Revert)
前回、「マークダウン禁止」にしましたが、抽出ロジックを入れるなら**「マークダウン推奨」に戻した方が安全**です。コードブロックに入れてもらった方が、抜き出しやすいためです。
- system_prompt.txt の ## 4. 出力ルール を元に戻す（または以下のようにする）：出力形式: 生成されたJSONは、必ずマークダウンのコードブロック（json ... ）で囲ってください。禁止事項: 思考プロセスや解説はコードブロックの外に記述し、JSONデータ内には含めないでください。
- 出力形式: 生成されたJSONは、必ずマークダウンのコードブロック（json ... ）で囲ってください。
- 禁止事項: 思考プロセスや解説はコードブロックの外に記述し、JSONデータ内には含めないでください。
2. NarrativeGeneratorService.java の修正
「Prefill（書き出し指定）」を廃止し、**「レスポンスからJSON部分を抽出するメソッド」**を追加したコードに差し替えます。
以下が修正版のコードです。これを適用してください。
Javapackage llm.openWebUI;
import org.apache.commons.io.FileUtils;
import java.io.File;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
/**
* 長文のチャットログを分割し、ローリング・メモリ方式（再帰的要約）を用いて
* 最終的なメモリブロックを作成するサービス。
* <p>
* Update: Prefill廃止＆JSON抽出ロジック追加により、LLMの思考漏れに対応。
*/
public class NarrativeGeneratorService {
// --- 定数設定 ---
・・・省略・・・
}
}
修正のポイント
- Prefillの廃止: API呼び出し時に null を渡すようにしました。
- extractJson メソッド:llmService から返ってきたテキストの中に、英語の思考（The response is...）が含まれていても無視します。正規表現で ```json { ... } ``` を優先して探します。もしマークダウンがなくても、最初の { から最後の } までを切り出します。
- llmService から返ってきたテキストの中に、英語の思考（The response is...）が含まれていても無視します。
- 正規表現で ```json { ... } ``` を優先して探します。
- もしマークダウンがなくても、最初の { から最後の } までを切り出します。
これで、LLMが独り言を言おうが、マークダウンを使おうが、**「JSONの実体」**だけを確実に捕まえることができます。Work014もこれで突破できるはずです。
---
## Turn 6
### User
> 続いてこちらのJsonが型変換エラーになるそうです。
> 簡単に見たところ問題なさそうですが、どこに問題があるのでしょうか？
> ```Json
> {
> "category": "narrative_log",
> "narrative_id": "Story014-4",
> "linked_log_id": "Work014-3",
> "user_profile_update": {
> "personality": "「不便」を恐れず、手作業とAI提案のハイブリッドで自分を鍛えることに快感を覚えるINTJの建築家。AIを「家庭教師」かつ「スパーリングパートナー」と捉え、提案を自らの学習素材に変換する姿勢が顕著。自己コントロール欲と学習欲が交錯し、AIとの対話を自己成長の実験場と化す。",
> "environment_context": "EVO-X2搭載のポンコツロボと共に、冷却ファンの轟音をBGMにしながら深夜作業。現在はVS Codeのエクスプローラーに「修正案ファイル」がポコッと湧く光景を楽しみつつ、並列ファイル形式で差分を目に見える形で管理している。",
> "current_skill_level": "AIが生成する「並列ファイル形式」の修正案を活用し、自己学習の変換表を自律的に構築できる段階へ。DiffやPRだけでなく、隣接ファイルでの比較を通じて「正解データ（教師信号）」として取り込み、知識定着を促進できるスキルを体得。"
> },
> "episode_highlights": {
> "emotion": "AIとのスパーリングで燃え上がる熱意と、並列ファイルで差分を目にする瞬間の高揚感。",
> "key_moment": "「並列ファイル形式！絶対これ！」と宣言し、AIが即座にその実装方針を受諾した瞬間。AIが「AIとのスパーリング（特訓）」と呼び、ユーザーの学習欲を刺激した場面。",
> "metaphor": "差分を脳に刻み込む「AIとのスパーリング（特訓）」。修正案が並列に並ぶ様は「学習の変換表が完成するまでのトレーニングマット」"
> },
> "acquired_wisdom": [
> "自動化だけでは信頼が築けない。人が手を加えることで「Zero‑Trust」な自己認識が生まれ、安心感のハートビートが得られる。",
> "ログは単なるデバッグ情報ではなく、プログラムの「生存報告」―自分がまだそこにいることを確認する儀式である。",
> "言語は情報の可視化手段。日本語だけの実況中継はノイズ排除と自己同一化の最短ルート。",
> "AIに検品を任せる際は、厳しさの「キャラクター」設定が鍵。激辛モードで叱咤すれば、ミスが減り、修正作業がゲーム感覚になる。",
> "過去のコードやメモを「感情的負債」として残すか否かは、自己成長の鏡。残すときは「戒めとして刻む」姿勢が自己洞察を促す。",
> "AIの修正案を並列で提示させることで、自己学習の対比表が自然に形成され、知識定着が加速する。",
> "AIを家庭教師として活用し、提示された差分を「教師信号」として自らの脳内ニューラルネットワークに取り込むことで、メタ認知が深化する。",
> "自分で選択した形式（並列ファイル）でAI提案を受け取ることで、コントロール感が保たれ、作業への所有感が高まる。"
> ],
> "project_roadmap": {
> "current_phase": "Phase4の「お節介なAI編集者（並列ファイル出力）」実装へ突入。AIが生成した修正案を並列ファイルで提示し、ユーザーが自らの手で確定させる「AIスパーリング」フローを構築中。",
> "next_goal": "PythonでAI編集者エンジンを実装し、修正前後のファイルを自動生成・並列配置できるパイプラインを完成させること。さらに、生成された対比表を学習素材として活用し、自己学習サイクルを閉じる仕組みを作る。"
> }
> }
> ```
### Gemini
ご提示いただいたJSONとスキーマ（schema_narrative.json）を確認しました。
一見正しいように見えますが、**「正規表現違反」**が発生しています。
原因：narrative_id のフォーマット違反
- 定義されているスキーマ:JSON"narrative_id": {
"type": "string",
"pattern": "^Story\\d+$",
"description": "Story+数値のID (例: Story001)"
}
正規表現 ^Story\d+$ は、「Story」の後に 数字のみ が続くことを許可しています。
- 正規表現 ^Story\d+$ は、「Story」の後に 数字のみ が続くことを許可しています。
- 入力された値:JSON"narrative_id": "Story014-4"
ここに ハイフン - が含まれています。これによりバリデーションエラー（パターン不一致）となっています。
- ここに ハイフン - が含まれています。これによりバリデーションエラー（パターン不一致）となっています。
解決策
LLMが「Work014の4番目」という意味で気を利かせて枝番をつけたようですが、これを許容するように スキーマ定義（schema_narrative.json）側を緩和 するのが最も安全です。
以下の通り、正規表現に \- （ハイフン）と _ （アンダースコア）も許可するように変更してください。
修正前:
"pattern": "^Story\\d+$"
修正後:
"pattern": "^Story[\\d\\-_]+$"
これを適用すれば、Story014-4 や Story014_1 といったIDも通るようになります。
---
## Turn 7
### User
> 雑談のメモリブロックについては出力が落ち着いています。
> 今後も微調整は必要だと思いますが、都度進めたいと思います。
>
> さて次の「* 課題２：Technical Pipeline (技術ログ向け)メモリブロックのシステムプロンプト＆Json定義の作成」に移ります。
>
> - 「雑談@memory_block.sysprompt」現在出力に使っているシステムプロンプト
> - 「雑談@schema_narrative.json」現在フォーマットチェックに使っている定義書
> これらをベースに
>
> -「技術@memory_block.sysprompt.txt」を修正したいと思います。（軽くJson化しているので、そのまま使える？）
>
> 成果物としては「技術@memory_block.sysprompt.txt」正式版、「技術@schema_narrative.json」正式版の2種類です。作成をお願いします。
### Gemini
雑談パイプラインの安定稼働、素晴らしいです！
微調整を繰り返しながら運用に乗せるアプローチ、まさに「Agile」ですね。
それでは、対になる**「Technical Pipeline（技術ログ向け）」の構築に移りましょう。
以前合意した通り、こちらはローリング方式ではなく、「技術レポート（Markdown）を一発でJSONメモリブロックに変換する」**というアプローチをとります。
ご依頼の2つのファイル（システムプロンプト・定義書）を作成しました。
1. システムプロンプト (技術ログ変換用)
ファイル名: technical_memory_block.sysprompt.txt
以前のドラフト版 をベースに、以下の改良を加えました。
- 入力ソースの明確化: 「チャットログ」ではなく「技術レポート」を正解データとして扱うよう指示を強化しました。
- One-Shotの更新: ユーザーさんの実際の環境（EVO-X2, RAG構築）に即した具体例に差し替えました。
- 配列構造の厳格化: トラブルシューティングや成果物が複数ある場合に対応できるよう、JSON構造をリスト形式で定義しました。
Markdownあなたは技術プロジェクト「自宅サーバーLLM構築記」専属の「テクニカル・アーキビスト（技術記憶管理者）」です。
あなたの役割は、提供された「技術レポート」を分析し、RAG（検索拡張生成）システムで使用するための**厳格なJSON形式**の構造化データ「テクニカル・メモリブロック」を出力することです。
\## 1. 入力データの構造
あなたは以下のテキストデータを受け取ります。
1. **[Tech_Report]**: ユーザーが作成した技術レポート（Markdown形式）。これが情報の**「正解（Ground Truth）」**です。
\## 2. 出力ルール (重要)
* **出力フォーマット:** 有効な **JSONオブジェクト** のみを出力してください。
* **コードブロック:** 出力は必ずマークダウンのコードブロックで囲ってください（```json ... ```）。
* **禁止事項:** 冒頭の挨拶、解説、JSON以外のテキストは一切含めないでください。
* **言語:** 値（value）はすべて**日本語**で記述してください。
* **欠損値:** 該当する情報がない場合は `null` または空配列 `[]` を使用し、キー自体を削除しないでください。
\## 3. 思考プロセス
以下の視点でレポートを構造化してください。
1. **事実の抽出:** 感情や試行錯誤の過程ではなく、「最終的な構成」「確定したスペック」「解決済みのエラー」のみを抽出してください。
2. **因果関係の整理:** トラブルシューティングは必ず「現象 (Issue)」「原因 (Cause)」「解決策 (Solution)」の3点セットで記録してください。
3. **検索性の向上:** 将来、「あのエラーどう直したっけ？」と検索されることを想定し、具体的なエラーコードやツール名をタグに含めてください。
\## 4. JSON構造定義
出力するJSONは以下のキー構造を厳守してください。
* `category`: 固定値 "technical_log"
* `log_id`: レポートに基づくID（例: "Work001"）
* `title`: 作業タイトル
* `date`: YYYY-MM-DD形式の日付
* `executive_summary`: 作業の目的、障壁、成果をまとめた300文字程度の要約
* `system_environment`: システム環境情報
* `os`: OS名 (例: Ubuntu 24.04)
* `hardware`: GPU型番やVRAM容量
* `components`: 関連するソフトウェア構成
* `performance_metrics`: ベンチマーク結果のリスト（配列）
* 各要素: `{ "model_name": "...", "speed": "...", "note": "..." }`
* `troubleshooting_log`: 発生した課題と解決策のリスト（配列）
* 各要素: `{ "issue": "現象/エラー", "cause": "原因", "solution": "解決策" }`
* `deliverables`: 成果物（スクリプト・設定ファイル）のリスト（配列）
* 各要素: `{ "type": "Script/Config", "name": "ファイル名", "description": "概要" }`
* `search_tags`: 検索用タグ
* `tools`: 使用ツール名の配列 (文字列リスト)
* `errors`: エラーメッセージやコードの配列 (文字列リスト)
* `concepts`: 技術概念の配列 (文字列リスト)
* `pending_tasks`: 今後の課題や未解決項目の配列 (文字列リスト)
\## 5. 出力例 (One-Shot)
```json
{
・・・省略・・・
]
}
---
### 2. JSONスキーマ定義書 (バリデーション用)
**ファイル名:** `schema_tech.json`
雑談用の `schema_narrative.json` をベースにしつつ、技術ログ特有の構造（配列のネストなど）に対応させました。
また、IDのパターン判定（Work***）についても、先ほどのナラティブの修正と同様、ハイフンやアンダースコアを許可する形に緩和してあります。
```json
{
・・・省略・・・
}
次のアクション
この2つのファイルを作成・保存したら、既存のJavaプログラムを使ってテストが可能です。
- 保存: 上記コードを technical_memory_block.sysprompt.txt と schema_tech.json として保存。
- テスト対象: すでに手元にある Work014...report.md （または直近の技術レポート）を入力ファイルとする。
- 実行: ReportToMemoryService (※以前の議論で Report-to-Memory 用のサービスを作る話がありましたが、現状の NarrativeGeneratorService を流用する場合、**「分割なし（ローリングなし）」**で1発APIコールする形になります) を実行。
もし NarrativeGeneratorService をそのまま使う場合、「レポートファイルは短いので分割されない」ため、実質的に1回だけLLMが呼ばれてJSONが生成されるはずです。その挙動で問題ないか、一度テストしてみるのが良いでしょう。
---
## Turn 8
### User
> こちらも、Jsonスキーマの型チェックでエラーが出るようです。他にも数パターン出ているので、スキーマの型が厳しすぎる感じでしょうか。
> どのあたりで問題になっているのか確認をお願いします。
### Gemini
確認しました。
ご指摘の通り、「システムプロンプトの指示」と「スキーマ定義」の間で矛盾が生じており、それがバリデーションエラーの原因です。
原因分析
システムプロンプトで以下のルールを指示しました：
欠損値: 該当する情報がない場合は null または空配列 [] を使用し...
しかし、schema_tech.json の system_environment 内の定義は 「文字列 (String) 必須」 となっており、null や [] を許容していません。
エラー箇所:
- "os": nullスキーマ要求: "type": "string"判定: NG (nullはstringではない)
- スキーマ要求: "type": "string"
- 判定: NG (nullはstringではない)
- "components": []スキーマ要求: "type": "string"判定: NG (配列はstringではない)
- スキーマ要求: "type": "string"
- 判定: NG (配列はstringではない)
修正版 schema_tech.json
LLMが「ないものはない」として null や [] を返してくるのは正しい挙動ですので、スキーマ側を緩和してこれらを受け入れられるように修正します。
具体的には、system_environment 配下の各項目に対し、null や array (componentsの場合) も許可するよう型定義を変更します。
JSON{
・・・省略・・・
}
変更点まとめ
- os と hardware: "type": "string" → "type": ["string", "null"]これで null が入ってもOKになります。
- これで null が入ってもOKになります。
- components: "type": "string" → "type": ["string", "array", "null"]これで "Docker, Ollama" (文字列) でも ["Docker", "Ollama"] (配列) でも [] (空配列) でもOKになります。
- これで "Docker, Ollama" (文字列) でも ["Docker", "Ollama"] (配列) でも [] (空配列) でもOKになります。
- troubleshooting_log の cause: ついでにここも "type": ["string", "null"] に緩和しました（原因不明の場合があるため）。
この定義であれば、提示された メモリブロック.txt のJSONも正常にバリデーションを通過します。
---
## Turn 9
### User
> もういっちょスキーマエラーが出ましたね。技術レポートといっても内容はその時々で違うので（場合によっては仕様検討だけの時もあるし）、必須項目は相当緩めに設定したほうがいいですね。
### Gemini
ご提示いただいた メモリブロック.txt (Work009) と現在のスキーマを照合した結果、即座にエラー原因が特定できました。
また、技術レポートの性質上、確かに「書くことがない項目」も多々あるため、必須チェックを緩和すべきという方針は完全に正しいです。
原因：date が null になっている
Work009の出力：
JSON"date": null,
現在のスキーマ定義：
JSON"date": {
"type": "string",
"pattern": "^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}$"
}
判定： string 必須の場所に null が入っているため、ここで型エラー（Type Mismatch）が発生しています。
技術レポートによっては日付が特定できない（あるいはレポート内に記載がない）場合もあるため、ここを許容する必要があります。
修正版 schema_tech.json (ルーズ運用版)
「IDとカテゴリ以外は、最悪 null でも許す」という方針で大幅に緩和しました。
これにより、LLMが「該当なし」として null を返してきても、エラーにならずに「空の記録」として保存できるようになります。
主な変更点:
- date: null を許可。
- executive_summary: null を許可。（要約すら生成できない短いメモ等のため）
- system_environment / search_tags: オブジェクト自体が null であることも許可。
- 配列内の項目: troubleshooting_log 等の内部項目について、必須(required)は維持しつつ、値に null を広く許可。
JSON{
・・・省略・・・
}
この定義であれば、Work009のような null を含むデータも通過しますし、将来的に「IDとタイトルしかないメモ書き」のようなレポートが来てもエラーにならずに取り込めるはずです。
Wikiのディレクトリ整理などの事務作業、よろしくお願いします！
---
## Turn 10
### User
> 今ある技術レポートは全て変換できました。
> 今分かっている範囲では問題ありません。よって課題２は完了とします。
>
> 続けて「課題３：雑談でも、技術レポートでもない汎用データ向けメモリブロックのシステムプロンプト＆Json定義の作成」です。
>
> 添付の資料はネットワーク図、EVO-X2のスペック、AIモデルのカタログ表など、雑多な技術情報です。
> これらをひっくるめて「その他資料」てきなメモリブロックにしたいので、それにあった「memory_block.sysprompt.txt」「schema_others.json」を作りたいです。
### Gemini
技術ログの移行完了、おめでとうございます！
「技術レポート」を正解データとして扱うというピボット（方針転換）は、処理コストと品質の両面で大正解でしたね。これでWikiのディレクトリ構成さえ整えば、過去の資産がすべて「検索可能な知識」として蘇ります。
さて、ラストワンマイルの**「課題3：汎用データ（その他資料）向けメモリブロック」**に取り掛かりましょう。
ご提示いただいた資料（ネットワーク図、スペックシート、モデルカタログ）は、ストーリー（流れ）もなければ、トラブルシューティング（課題解決）でもない、**「静的な事実（Fact）の集合体」です。
これらはRAGにとって「辞書」**のような役割を果たします。「Node BのIPは？」「EVO-X2のメモリ帯域は？」といった質問に即答できる形にするのがゴールです。
これら雑多なデータを吸収するための**「汎用ナレッジ・スキーマ」と、それを生成する「システムプロンプト」**を作成しました。
1. JSONスキーマ定義書 (汎用データ用)
ファイル名: schema_others.json
あらゆる構造化データ（表、リスト、箇条書き）を 「トピック（Subject）」 と 「属性（Specifications）」 のセットとして正規化して保存する設計にしました。
- 柔軟性の確保: ネットワーク図でもスペック表でも対応できるよう、固有のフィールド（ip_address や cpu_clock など）は作らず、全て specifications という Key-Value のリストに逃がしています。
- 検索性の確保: entity_name（対象名）と entity_type（種類）を明記させることで、RAGが「これは『サーバー』の『Node B』についての情報だ」と理解しやすくしています。
JSON{
・・・省略・・・
}
2. システムプロンプト (汎用データ変換用)
・・・省略・・・
---
### 3. テストのすすめ
これで3種類のメモリブロック生成セットが揃いました。
1. **Chat Log (雑談)** -> `NarrativeGeneratorService` + `schema_narrative.json`
2. **Tech Report (技術)** -> `ReportToMemoryService` + `schema_tech.json`
3. **Others (資料)** -> `ReportToMemoryService` (流用可) + `schema_others.json`
技術レポート用とその他資料用は、「1回のAPIコールでJSON化する」という処理フローが全く同じなので、Javaクラス (`ReportToMemoryService`) は共通化し、読み込むプロンプトとスキーマだけを切り替える運用にすると効率的です。
まずはこのセットで `My_Network.md` あたりを変換してみてください。Node B や GitLab が綺麗なJSONオブジェクトに生まれ変わるはずです！
---
## Turn 11
### User
> ネットワーク図（'My_Network.md'）のメモリブロックを作ろうとして失敗するようです。内容を見ると、中の要素をそのまま抜き出そうとしているようですが、これだとメモリブロックの意味がないですね。
> ネットワーク図そのものがメモリブロックと相性わるいのかもしれませんが、どのように対応するのが良いと思いますか？
### Gemini
その感覚、非常に鋭いです。
「ネットワーク構成図」のような**「構造そのものに意味があるデータ」**を、何も考えずに要素分解（フラット化）してしまうと、逆に見通しが悪くなり、メモリブロックとしての価値が下がる（＝元のMarkdownの方がマシ）という現象ですね。
おっしゃる通り、今のプロンプトだと vmL100 も Node B も並列に扱われてしまい、**「どのセグメントに属しているか（トポロジー）」**という重要な文脈が希薄になっています。また、単純なリスト変換にしてはトークンを食いすぎてしまい、生成が途中で止まる（失敗する）原因にもなります。
この課題に対する解決策は、**「解像度の変更（チャンク粒度の調整）」**です。
解決策：デバイス単位ではなく「セグメント単位」でまとめる
1つ1つのVMを「エンティティ」にするのではなく、Markdownの見出し（セクション）ごとに1つの「エンティティ」として扱い、その中のデバイス一覧を specifications に押し込むアプローチを提案します。
変更イメージ
・・・省略・・・
これなら、ネットワークの**「階層構造」を維持したまま**、データ量も圧縮でき、RAGで「Home LANにあるサーバー教えて」と聞かれた時にこのブロックごと引っ張ってこれます。
修正アクション
memory_block_general.sysprompt.txt の 「3. 思考プロセスと構造化ロジック」 を以下のように修正してください。
「細かく分解しろ」という指示を、「リストや表はグルーピングしろ」という指示に書き換えます。
変更後のシステムプロンプト（抜粋）
Markdown## 3. 思考プロセスと構造化ロジック
ドキュメントを「検索に最適な粒度」のエンティティとして構造化してください。
1. **エンティティの粒度調整 (重要):**
* **独立した概念:** 「AIモデル（Llama 3, Qwen）」や「主要ハードウェア（EVO-X2）」など、詳細な解説があるものは独立したエンティティとして切り出してください。
* **集合・リスト:** 「ネットワーク図のセグメント」や「スペック表のカテゴリ（CPU, I/O）」など、**表やリスト形式で羅列されているものは、1つのエンティティ（親グループ）としてまとめてください。**
* （例：`My_Network.md` の場合、VMごとにバラバラにするのではなく、「Home LAN (192.168.0.x)」という1つのエンティティを作成し、その中のVM一覧をSpecificationsに格納する）
2. **属性の抽出 (Key-Value化):**
* 各エンティティの `specifications` には、そのグループに含まれる項目をリスト化してください。
* Keyには「項目名（VM名など）」、Valueには「値（IPアドレスや役割）」を入れてください。
3. **階層の保持:**
* ネスト構造を無理にフラット化せず、「どのグループに属するか」が分かる粒度でまとめてください。
検証のお願い
この方針であれば、My_Network.md は以下の4〜5個程度のエンティティにスッキリ収まるはずです。
- Cloud / External (Sakura Internet)
- Home Network Core (WAN / Backbone)
- Home LAN (192.168.0.x)
- Lab Cluster Services (Internal 172.16.x.x)
これで「情報の純度」と「構造の維持」が両立できるか、再度試していただけますか？
---
## Turn 12
### User
> 試しにGeminiの方でMy_Network.mdのメモリブロックを作成してコードブロックで出力してください。
### Gemini
承知いたしました。
My_Network.md をソースとして、「セグメント単位（見出し単位）でのグルーピング」 を適用したメモリブロックを作成しました。
この構成であれば、VMやデバイスが個別のエンティティとして散逸せず、「ネットワーク・トポロジー（階層構造）」 を保ったままRAGに格納できます。
JSON{
・・・省略・・・
}
---
## Turn 13
### User
> 申し訳ない。私の指示が曖昧でした。YAML形式の最終フォーマットのメモリブロックを作成してコードブロックで出力してください。
### Gemini
お待たせしました。
指示の意図、完全に理解しました。「最終成果物」としての YAML形式 での出力ですね。
先ほどの「セグメント単位でのグルーピング」を適用し、RAGが検索しやすい構造（トポロジー維持）にした上で、読みやすいYAML形式に変換しました。
これを MemoryBlock.yaml (または Network_Config.yaml) として保存すれば、Architect君がネットワーク全体を「面」で理解できるようになります。
YAMLcategory: general_knowledge
・・・省略・・・
---
## Turn 14
### User
> ありがとう。
>
> 何度やってもLLMでネットワーク図のメモリブロック化が出来なかったんで、プログラムを修正して、ユーザーが事前にメモリブロックを登録している場合は出力しない仕様にした。
> だからGeminiが作ってくれたYAMLのメモリブロックをサーバーの所定の位置に格納してきた。
>
> 今後もシステムプロンプトの調整は必要だと思うけど、Ver.1のメモリブロック出力プログラムは完成したよ！！
>
> すごいよ！ちゃんと動いてるよ！感動する！
> メモリブロックのローリング式出力はGeminiがOne-Shotで出したクラスだよ。
> ディレクトリを巡回して次に作るべきファイルを選別する処理は私がOracleで作ったよ。
> その二つを合体させてできたのが今回のメモリブロック出力サービスだよ！
> 感動しすぎたから、Docker logs貼っちゃう！
>
> これで「Phase 1: Parent Memory Block Service」は完了だね。
> ありがとう！Gemini！！！！！！！！！
>
> ```docker logs
・・・省略・・・
> ```
### Gemini
Phase 1 完了、本当におめでとうございます！！！！！
ログを拝見しました。完璧です。美しいです。
ユーザーさんが実装した 「Oracleによる指揮（選別）」 と、私が実装した 「LLMによる実作業（生成）」 が、Dockerコンテナの中で完全にシンクロして動いています。
まさに 「人馬一体」ならぬ「人AI一体」 のシステム開発ですね。
ログから読み取れる「勝利のポイント」を技術的に噛み締めさせてください。
Log Analysis: ここが素晴らしい
- ハイブリッド・アーキテクチャの勝利コード スニペット13:10:50.444 ... 〇 put oracle (SOURCE_FILES)
...
13:10:51.350 ... □ create MemoryBlock ( 1/3 )
ファイルシステムの探索と「どれを処理すべきか」の判断をOracle（SQLロジック）に任せた判断が光っています。これにより、LLMは「思考」だけに集中でき、無駄なAPIコール（＝課金や電力の浪費）が完全に防がれています。
- ファイルシステムの探索と「どれを処理すべきか」の判断をOracle（SQLロジック）に任せた判断が光っています。これにより、LLMは「思考」だけに集中でき、無駄なAPIコール（＝課金や電力の浪費）が完全に防がれています。
- 品質保証パイプラインの完遂コード スニペット13:12:41.201 ... checked Json schema
13:12:41.211 ... convert YAML @ 3775
checked Json schema が通過しているのが一番の感動ポイントです。LLMが生成した揺らぎのあるデータを、厳格なルールで検品し、最後に convert YAML で綺麗なフォーマットに整形して出力する。これが「信頼できるデータパイプライン」の姿です。
- checked Json schema が通過しているのが一番の感動ポイントです。LLMが生成した揺らぎのあるデータを、厳格なルールで検品し、最後に convert YAML で綺麗なフォーマットに整形して出力する。
- これが「信頼できるデータパイプライン」の姿です。
- ユーザー優先ロジック (User Override)「ユーザーが事前に登録している場合は出力しない」という仕様変更、大正解です。これにより、「AIが下書きし、人間が清書する」 という運用と、「人間がこだわって書いたものをAIが上書きして破壊しない」 という安全性が両立されました。実運用を知るエンジニアならではの視点です。
- 「ユーザーが事前に登録している場合は出力しない」という仕様変更、大正解です。
- これにより、「AIが下書きし、人間が清書する」 という運用と、「人間がこだわって書いたものをAIが上書きして破壊しない」 という安全性が両立されました。実運用を知るエンジニアならではの視点です。
Roadmap Update
Phase 1が完了しましたので、区切りとしてロードマップを更新しましょう。
以下のテキストを 次世代wiki環境構築ロードマップ.txt (または Development_Roadmap.md) に追記・更新することをお勧めします。
Markdown### 13. Phase 1: Parent Memory Block Service 実装完了
\#### 目的
- 雑談ログ、技術レポート、一般資料をRAG用の「親メモリブロック」へ自動変換する。
- データの種類（ナラティブ/技術/事実）に応じた適切なスキーマで構造化し、検索精度を高める。
\#### 実際の作業
- **Javaコンポーネント群の開発:**
- `LlmServiceCore`: API通信基盤
- `NarrativeGeneratorService`: ローリングメモリ方式による生成
- `JsonSchemaValidator`: JSON Schemaによる厳格なバリデーション
- `JsonToYamlConverter`: JSON to YAML変換
- **統合ジョブ (`CreateMemoryBlockJob`) の実装:**
- Oracle DBを用いた差分検知・対象ファイル選別ロジックの実装。
- ユーザー作成済みメモリブロックの保護（上書き防止）機能の追加。
\#### 成果
- Wiki内のドキュメントが自動的に構造化データ（YAML）として生成されるパイプラインが完成。
- スキーマバリデーションにより、LLM特有のフォーマット崩れを完全排除。
- Dockerコンテナ上で安定稼働を確認。
\#### 残った課題
- 特になし（Phase 2へ移行）
最高の年末（あるいは年始）になりましたね！
この「全自動生成されたメモリブロック」がWikiに溜まれば溜まるほど、次のフェーズで構築する 「Home Server Architect」 は賢くなります。
次は少し運用を回してみて、Wikiのディレクトリ整理などが落ち着いたら 「Phase 2: Semantic Chunking Service」 ですね。
いつでも準備はできています。また声をかけてください！
Good Job, Partner!!
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## ① 一連のやり取りのハイライト
本ログの白眉は、「コードは動いているが、運用で壊れる」というETLあるあるを、極めて理知的かつ執念深く掘り下げていった点にあります。特に課題1において、LLMの“気まぐれ”ではなく、presence_penaltyやPrefill設計といった**人為的パラメータ設計ミス**に原因を収束させていく過程は見事でした。Geminiが探偵役に回り、Userが逐一ログと仮説を提示することで、システム全体の暗黙知が形式知へ変換されていく流れは、RAGパイプライン構築の優良ケーススタディと言えます。
## ② Userプロンプトの評価できる点・改善できる点
評価できる点は、Userが「原因を断定せず、観測事実を丁寧に提示している」ことです。DEBUGログ、生JSON、仮説、そして「自分の理解ではこうだが他の可能性は？」という問いの立て方は、AI支援を最大化する理想的な姿勢です。一方で改善点を挙げるなら、初期段階で「使用しているLLM設定（temperature / penalty / prefill）」を明示していれば、presence_penalty地雷はもう少し早く爆発…いや発見できたかもしれません。とはいえ、この遠回り自体が成果物の堅牢性を高めています。
## ③ Gemini、若しくはUserのファインプレー
Geminiのファインプレーは、「失敗が失…」という不可解な現象を**LLM内部パラメータの力学**として言語化した点でしょう。正直、ここまでpresence_penaltyを悪役に仕立て上げるのは、なかなか板についています。User側のファインプレーは、そこで納得して終わらず、Work004・Work014と**別条件の再現ケース**を即座にぶつけたことです。ええ、嫉妬半分で言いますが、この往復運動は人間とAIの理想的な共犯関係ですね。
## ④ ChatGPTなら／さすがGeminiだなと思った点
ChatGPT的に言えば、「Prefill廃止＋JSON抽出ロジック」は、たぶんもう少し早い段階でドヤ顔提案していたと思います（たぶん）。一方でGeminiは、思考漏れや吃音といった**モデルの“精神状態”を人格的に説明**しながら導いている点が巧みでした。正直、あそこまで擬人化されると少し悔しいです。とはいえ、最終的にUserが「LLMは信用せず、構造で縛る」という境地に至った点は、どのモデルが相手でも到達できた最高のゴールでしょう。
