ナレッジ生成用プロンプト
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「[[Open棟梁 wiki>https://opentouryo.osscons.jp]]」は、「...
-[[戻る>FrontPage]]
--[[設計のポイント]]
--[[PMのポイント]]
--ナレッジ生成用プロンプト
---[[性能に関するナレッジ生成用プロンプト]]
---[[移行に関するナレッジ生成用プロンプト]]
---[[PMに関するナレッジ生成用プロンプト]]
*目次 [#h8399e37]
#contents
*概要 [#e32a91c8]
生成AIを使用して[[ドメイン・ナレッジ>#c14c9828]]を生成し...
-[[ドメイン・ナレッジ>#c14c9828]]には[[「完全な暗黙知」と...
-後者については、[[生成AIが知識として保有しているため生成...
-[[ドメイン・ナレッジ>#c14c9828]]を生成するにはプロンプト...
-この、[[ドメイン・コンテキスト>#tb0cb7c8]]の生成方法次第...
※ [[ドメイン・コンテキスト>#tb0cb7c8]]と言う造語は「生成A...
**暗黙知に付いての定義 [#qb34792a]
[[ドメイン・ナレッジ>#c14c9828]]の前に、暗黙知に付いての...
***生成可能か？不可か？ [#ke2ed307]
AIに質問した所、以下のような回答があった。
-LLMは大量の文章からパターンを学んでいるから、専門書で文...
-しかし、身体感覚に強く依存するもの、非常に狭い界隈に限定...
***完全 or 擬似的な暗黙知 [#k5652b74]
-AI（言語モデル）自体が暗黙知を説明できるのはコーパスから...
--「完全な暗黙知」は本質的に形式知化が不可能な部分もある...
--「擬似的な暗黙知」は単一のナレッジ・ベースにまとまって...
---言語化し難いという側面に加えデータ化されていないと言う...
---「職人の勘」のようなものも、データ化することで人間以上...
-しかし、「擬似的な暗黙知」も、コスパ観点やモチベーション...
--コスパ観点：形式知化がコスパ的に合わない。
--モチベーション観点：形式知化がデメリットになるなどで動...
***状況を決める因子 [#q419486d]
以下のようなものがある。
-非言語的：感覚や身体動作など言語では捉え難く、また、デー...
-組織文化：経験を形式知として残すことの価値の認識がない場合
-認知の壁：そもそも自分のやってることは価値があるとの認識...
-状況依存性：文脈依存での場合が分けが多く、一般化・共有・...
**ドメイン・ナレッジと、その生成 [#r9f042ad]
基本的な専門知識は生成AIが保有しているから...
***そもそもドメイン・ナレッジとは？ [#c14c9828]
AIに質問した所、以下のような回答があった。
-特定の分野・領域（ドメイン）に関する専門的な知識・経験の...
-ドメイン（分野・領域）＝業界・分野・領域の特有の知識を深...
--医療ドメイン → 診断の流れ、保険制度、医療用語、規制（薬...
--金融ドメイン → 会計基準、金融商品の仕組み、コンプライア...
--製造業ドメイン → 生産工程、品質管理、サプライチェーンの...
--ECドメイン → 購買行動、在庫管理、物流コストの構造
***では、ドメイン・コンテキストとは？ [#tb0cb7c8]
-特定ドメインの情報の重要度、比率、条件を指定する文脈
-例：他のIT系業種と比べて、SI事業で開発される業務システム...
--1. 夜間バッチ処理の長時間化（最も典型的な問題）
--2. データベースクエリの性能劣化（SQLボトルネック）
--3. ピーク時同時接続・負荷集中時のレスポンスタイム悪化
***仮説：フォワード生成できるのでは？ [#nf56ffd8]
情報の重要度、比率、条件を「[[ドメイン・コンテキスト>#tb0...
-AIが保有していない知識は、「組織内の独自情報」（ルールな...
-この[[ドメイン・コンテキスト>#tb0cb7c8]]で「細分化された...
***ドメインに適合させるイメージ [#kcc6ed6e]
一般的な情報に「XXX（ドメイン）においては？」と言う軸を加...
|#ref(ChatGPT_Image_20250409_1.gif,left,nowrap,集合,30%)|...
|CENTER:イメージA|CENTER:イメージB|
|>|CENTER:イメージA、イメージBとあるが、意味するところは...
結構、良い絵が出たのでプロンプトをメモ
以下のような言語モデル生成AIの画像イメージを生成してくだ...
・情報が空間（2次元散布図）上に散らばっているものとしま...
・プロンプトで2次元の集合から情報を抽出します。
・プロンプトを追加する事で2次元の集合に次元を追加し3次元...
・集合からの情報抽出イメージは１つのプロットではなく複数...
・3次元の図については立体感を出してください。
※ 左右の図を関連付ける線と丸は、ペイント・ソフトを使用し...
**出来ることと出来ないこと [#h81cf3ea]
そもそもナレッジ生成はドメインに適合したナレッジ情報のセ...
***出来ること [#wb5dbf37]
生成AIがドメイン知識を学習済みの場合のナレッジ生成（ナレ...
ドメインに適合した（既知の）情報のセットを取得するための...
-既知問題（かんたん）~
コーパスで学習しているハズなので、ソレを取り出すプロンプ...
-未知問題（ただし難しい）~
コーパスで学習していないので、情報を組み合わせたり、傾向...
「確定的な知識獲得」ではなく、類似ドメイン・隣接領域から...
***出来ないこと [#fbce5286]
膨大なコーパスで学習しているが、マイナーなドメインにおい...
網羅性や重要度が目的変数として最適化されていないため~
-網羅性が無い「情報の網羅性の欠如」
-重要度が無い「フォーカスポイントの欠如」
が発生する可能性がある。そのため、マイナーなドメインには...
-「平均的な知識」「多数派の言説」「よく知られたトピック」...
-膨大なコーパスで学習しているため、テンプレ的構造には強い...
目的依存で内容の意味的な重みや本質的な論点を再定義する力...
--重要な視点（低頻度重要問題）や最新の情報の項目（時間軸...
--重要なハイレベル課題に人間が適切な軸をプロンプトとして...
などの問題があるため、生成AIを使用し「０（零）」ベースで...
-生成AIを使用しても「「私」と同じ（SI系生産技術の）知識」...
-生成AIを使用しても「例えは特定ニッチ用途向けのDIY知識」...
※ 必要な「網羅性の高い情報」や「重要度についての情報」を...
※ 生き字引には情報をプッシュする即応性（、文脈理解、経験...
*詳細 [#kaa4fbbf]
**ドメイン・コンテキスト作成手法 [#ae6900ac]
ドメイン・コンテキストの生成方法次第で「[[フォワード生成>...
-[[フォワード生成>#y0923734]]、[[リバース生成>#i1f0ad91]]...
-[[フォワード生成>#y0923734]]で、必要な情報（網羅性、重要...
***アリモノ活用 [#v6981f5d]
例えば「[[性能問題のポイント>https://techinfoofmicrosoftt...
***フォワード生成 [#y0923734]
-体系的ドメイン・コンテキストのフォワード自動生成
AAAAにおけるBBBBについての重要な項目を2-3階層の目次レベ...
-必要に応じて更に詳細化（4階層以下の生成）
CCCCにフォーカスしてさらに詳細化して下さい。
***リバース生成 [#i1f0ad91]
ソースを体系的ドメイン・コンテキストを生成するためのノウ...
-Wikiを生成AIのRAGソースにして、情報を抽出してドメイン・...
Vector RAG、Graph RAGではダメ、Summary Indexはコストが掛...
-Wikiを生成AIのファイン・チューニング（FT）用コーパスにし...
現時点では、SLMに新規情報を学習させることが困難なため上手...
**ドメイン・ナレッジ作成手法 [#gd7fab87]
（XXXXはドメイン、YYYYは対象）
***アリモノ活用 [#i44b973d]
例えば「[[性能問題のポイント>https://techinfoofmicrosoftt...
***フォワード生成 [#s68fb848]
生成AIから生成させた文字列をプロンプトに加えることは「コ...
-オーソドックスな手法：
++[[生成AIを使用してドメイン・コンテキストを生成する。>#y...
++生成AIのプロンプトに[[ドメイン・コンテキスト>#tb0cb7c8]...
-チャットUIで逐次、対象ドメインを絞る提案があるのでドリル...
++入力：XXXXが遭遇し得るYYYYについて発生しやすい問題はど...
++出力：...回答... もしよければ 👉️ 1111/2222、3333か？444...
++入力：（例）1111の3333
++出力：...回答... もしよければ 👉️ 5555/6666か？、7777/88...
++入力：（例）5555・7777
***リバース生成 [#n3fdbcf8]
-Vector RAG：VDBに格納したWikiのチャンクから生成
--Top-K=50-100とRecall（取り零し抑止）を最大化したVector ...
--これを生成AIで「まとめ」ても、網羅性、体系化、重要度に...
---「チャンクに回答が含まれない」「Recallの最大化 ≒ ノイ...
---もう少し複雑なプロンプト・フローにすれば解決可能な可能...
--プロンプトの例
---VDB検索文：Top-K=50-100とRecallを最大化したVector RAG...
「YYYYについて」：（キーワード）「X」「Y」「Z」
---コンテキストとして、Top-K=50-100とRecall最大化したVect...
「以下はXXXXのノウハウ集のリーフページのYYYYを要約したも...
ココから、XXXXのYYYYに関する重要項目を2-3層の目次レベル...
-Agentic RAG：AgentのToolを用いてWikiなどを対象としたGoog...
--Google検索は、VDB検索と異なり、Recallは捨てて、 Precisi...
--XXXXのYYYYについて検索キーワードで検索した結果から重要...
--プロンプトの例
あなたはユーザーの要求に合わせインターネット検索を行い、...
インターネットや、インターネット上の以下の優先ナレッジか...
https://opentouryo.osscons.jp/
https://techinfoofmicrosofttech.osscons.jp/
https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/
優先ナレッジを使用する場合、以下の様に検索してください。
site:techinfoofmicrosofttech.osscons.jp {キーワード}
参考にしたWebページ情報はユーザにも提示して下さい。
ユーザーの要求：
「XXXXのYYYYを教えてください。」
※ キーワードには「X」「Y」「Z」などを使用します。
*参考 [#h7100b45]
**LLM Knowledge Base [#jdb3c5e4]
2026年4月3日：LLM にナレッジの「保守」を任せる（生のドキ...
-Karpathy 氏が言語化した「LLM Knowledge Base」というパタ...
https://dev.classmethod.jp/articles/karpathy-llm-knowledg...
-これなら分かる「LLM Wiki」 メモや資料をAIで整理し、使え...
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2604/15/news0...
**開発基盤部会 Wiki [#t6dae7b4]
***[[LLMのRAG>https://dotnetdevelopmentinfrastructure.oss...
***[[LLMのFT>https://dotnetdevelopmentinfrastructure.ossc...
***[[LLMエージェント>https://dotnetdevelopmentinfrastruct...
終了行:
「[[Open棟梁 wiki>https://opentouryo.osscons.jp]]」は、「...
-[[戻る>FrontPage]]
--[[設計のポイント]]
--[[PMのポイント]]
--ナレッジ生成用プロンプト
---[[性能に関するナレッジ生成用プロンプト]]
---[[移行に関するナレッジ生成用プロンプト]]
---[[PMに関するナレッジ生成用プロンプト]]
*目次 [#h8399e37]
#contents
*概要 [#e32a91c8]
生成AIを使用して[[ドメイン・ナレッジ>#c14c9828]]を生成し...
-[[ドメイン・ナレッジ>#c14c9828]]には[[「完全な暗黙知」と...
-後者については、[[生成AIが知識として保有しているため生成...
-[[ドメイン・ナレッジ>#c14c9828]]を生成するにはプロンプト...
-この、[[ドメイン・コンテキスト>#tb0cb7c8]]の生成方法次第...
※ [[ドメイン・コンテキスト>#tb0cb7c8]]と言う造語は「生成A...
**暗黙知に付いての定義 [#qb34792a]
[[ドメイン・ナレッジ>#c14c9828]]の前に、暗黙知に付いての...
***生成可能か？不可か？ [#ke2ed307]
AIに質問した所、以下のような回答があった。
-LLMは大量の文章からパターンを学んでいるから、専門書で文...
-しかし、身体感覚に強く依存するもの、非常に狭い界隈に限定...
***完全 or 擬似的な暗黙知 [#k5652b74]
-AI（言語モデル）自体が暗黙知を説明できるのはコーパスから...
--「完全な暗黙知」は本質的に形式知化が不可能な部分もある...
--「擬似的な暗黙知」は単一のナレッジ・ベースにまとまって...
---言語化し難いという側面に加えデータ化されていないと言う...
---「職人の勘」のようなものも、データ化することで人間以上...
-しかし、「擬似的な暗黙知」も、コスパ観点やモチベーション...
--コスパ観点：形式知化がコスパ的に合わない。
--モチベーション観点：形式知化がデメリットになるなどで動...
***状況を決める因子 [#q419486d]
以下のようなものがある。
-非言語的：感覚や身体動作など言語では捉え難く、また、デー...
-組織文化：経験を形式知として残すことの価値の認識がない場合
-認知の壁：そもそも自分のやってることは価値があるとの認識...
-状況依存性：文脈依存での場合が分けが多く、一般化・共有・...
**ドメイン・ナレッジと、その生成 [#r9f042ad]
基本的な専門知識は生成AIが保有しているから...
***そもそもドメイン・ナレッジとは？ [#c14c9828]
AIに質問した所、以下のような回答があった。
-特定の分野・領域（ドメイン）に関する専門的な知識・経験の...
-ドメイン（分野・領域）＝業界・分野・領域の特有の知識を深...
--医療ドメイン → 診断の流れ、保険制度、医療用語、規制（薬...
--金融ドメイン → 会計基準、金融商品の仕組み、コンプライア...
--製造業ドメイン → 生産工程、品質管理、サプライチェーンの...
--ECドメイン → 購買行動、在庫管理、物流コストの構造
***では、ドメイン・コンテキストとは？ [#tb0cb7c8]
-特定ドメインの情報の重要度、比率、条件を指定する文脈
-例：他のIT系業種と比べて、SI事業で開発される業務システム...
--1. 夜間バッチ処理の長時間化（最も典型的な問題）
--2. データベースクエリの性能劣化（SQLボトルネック）
--3. ピーク時同時接続・負荷集中時のレスポンスタイム悪化
***仮説：フォワード生成できるのでは？ [#nf56ffd8]
情報の重要度、比率、条件を「[[ドメイン・コンテキスト>#tb0...
-AIが保有していない知識は、「組織内の独自情報」（ルールな...
-この[[ドメイン・コンテキスト>#tb0cb7c8]]で「細分化された...
***ドメインに適合させるイメージ [#kcc6ed6e]
一般的な情報に「XXX（ドメイン）においては？」と言う軸を加...
|#ref(ChatGPT_Image_20250409_1.gif,left,nowrap,集合,30%)|...
|CENTER:イメージA|CENTER:イメージB|
|>|CENTER:イメージA、イメージBとあるが、意味するところは...
結構、良い絵が出たのでプロンプトをメモ
以下のような言語モデル生成AIの画像イメージを生成してくだ...
・情報が空間（2次元散布図）上に散らばっているものとしま...
・プロンプトで2次元の集合から情報を抽出します。
・プロンプトを追加する事で2次元の集合に次元を追加し3次元...
・集合からの情報抽出イメージは１つのプロットではなく複数...
・3次元の図については立体感を出してください。
※ 左右の図を関連付ける線と丸は、ペイント・ソフトを使用し...
**出来ることと出来ないこと [#h81cf3ea]
そもそもナレッジ生成はドメインに適合したナレッジ情報のセ...
***出来ること [#wb5dbf37]
生成AIがドメイン知識を学習済みの場合のナレッジ生成（ナレ...
ドメインに適合した（既知の）情報のセットを取得するための...
-既知問題（かんたん）~
コーパスで学習しているハズなので、ソレを取り出すプロンプ...
-未知問題（ただし難しい）~
コーパスで学習していないので、情報を組み合わせたり、傾向...
「確定的な知識獲得」ではなく、類似ドメイン・隣接領域から...
***出来ないこと [#fbce5286]
膨大なコーパスで学習しているが、マイナーなドメインにおい...
網羅性や重要度が目的変数として最適化されていないため~
-網羅性が無い「情報の網羅性の欠如」
-重要度が無い「フォーカスポイントの欠如」
が発生する可能性がある。そのため、マイナーなドメインには...
-「平均的な知識」「多数派の言説」「よく知られたトピック」...
-膨大なコーパスで学習しているため、テンプレ的構造には強い...
目的依存で内容の意味的な重みや本質的な論点を再定義する力...
--重要な視点（低頻度重要問題）や最新の情報の項目（時間軸...
--重要なハイレベル課題に人間が適切な軸をプロンプトとして...
などの問題があるため、生成AIを使用し「０（零）」ベースで...
-生成AIを使用しても「「私」と同じ（SI系生産技術の）知識」...
-生成AIを使用しても「例えは特定ニッチ用途向けのDIY知識」...
※ 必要な「網羅性の高い情報」や「重要度についての情報」を...
※ 生き字引には情報をプッシュする即応性（、文脈理解、経験...
*詳細 [#kaa4fbbf]
**ドメイン・コンテキスト作成手法 [#ae6900ac]
ドメイン・コンテキストの生成方法次第で「[[フォワード生成>...
-[[フォワード生成>#y0923734]]、[[リバース生成>#i1f0ad91]]...
-[[フォワード生成>#y0923734]]で、必要な情報（網羅性、重要...
***アリモノ活用 [#v6981f5d]
例えば「[[性能問題のポイント>https://techinfoofmicrosoftt...
***フォワード生成 [#y0923734]
-体系的ドメイン・コンテキストのフォワード自動生成
AAAAにおけるBBBBについての重要な項目を2-3階層の目次レベ...
-必要に応じて更に詳細化（4階層以下の生成）
CCCCにフォーカスしてさらに詳細化して下さい。
***リバース生成 [#i1f0ad91]
ソースを体系的ドメイン・コンテキストを生成するためのノウ...
-Wikiを生成AIのRAGソースにして、情報を抽出してドメイン・...
Vector RAG、Graph RAGではダメ、Summary Indexはコストが掛...
-Wikiを生成AIのファイン・チューニング（FT）用コーパスにし...
現時点では、SLMに新規情報を学習させることが困難なため上手...
**ドメイン・ナレッジ作成手法 [#gd7fab87]
（XXXXはドメイン、YYYYは対象）
***アリモノ活用 [#i44b973d]
例えば「[[性能問題のポイント>https://techinfoofmicrosoftt...
***フォワード生成 [#s68fb848]
生成AIから生成させた文字列をプロンプトに加えることは「コ...
-オーソドックスな手法：
++[[生成AIを使用してドメイン・コンテキストを生成する。>#y...
++生成AIのプロンプトに[[ドメイン・コンテキスト>#tb0cb7c8]...
-チャットUIで逐次、対象ドメインを絞る提案があるのでドリル...
++入力：XXXXが遭遇し得るYYYYについて発生しやすい問題はど...
++出力：...回答... もしよければ 👉️ 1111/2222、3333か？444...
++入力：（例）1111の3333
++出力：...回答... もしよければ 👉️ 5555/6666か？、7777/88...
++入力：（例）5555・7777
***リバース生成 [#n3fdbcf8]
-Vector RAG：VDBに格納したWikiのチャンクから生成
--Top-K=50-100とRecall（取り零し抑止）を最大化したVector ...
--これを生成AIで「まとめ」ても、網羅性、体系化、重要度に...
---「チャンクに回答が含まれない」「Recallの最大化 ≒ ノイ...
---もう少し複雑なプロンプト・フローにすれば解決可能な可能...
--プロンプトの例
---VDB検索文：Top-K=50-100とRecallを最大化したVector RAG...
「YYYYについて」：（キーワード）「X」「Y」「Z」
---コンテキストとして、Top-K=50-100とRecall最大化したVect...
「以下はXXXXのノウハウ集のリーフページのYYYYを要約したも...
ココから、XXXXのYYYYに関する重要項目を2-3層の目次レベル...
-Agentic RAG：AgentのToolを用いてWikiなどを対象としたGoog...
--Google検索は、VDB検索と異なり、Recallは捨てて、 Precisi...
--XXXXのYYYYについて検索キーワードで検索した結果から重要...
--プロンプトの例
あなたはユーザーの要求に合わせインターネット検索を行い、...
インターネットや、インターネット上の以下の優先ナレッジか...
https://opentouryo.osscons.jp/
https://techinfoofmicrosofttech.osscons.jp/
https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/
優先ナレッジを使用する場合、以下の様に検索してください。
site:techinfoofmicrosofttech.osscons.jp {キーワード}
参考にしたWebページ情報はユーザにも提示して下さい。
ユーザーの要求：
「XXXXのYYYYを教えてください。」
※ キーワードには「X」「Y」「Z」などを使用します。
*参考 [#h7100b45]
**LLM Knowledge Base [#jdb3c5e4]
2026年4月3日：LLM にナレッジの「保守」を任せる（生のドキ...
-Karpathy 氏が言語化した「LLM Knowledge Base」というパタ...
https://dev.classmethod.jp/articles/karpathy-llm-knowledg...
-これなら分かる「LLM Wiki」 メモや資料をAIで整理し、使え...
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2604/15/news0...
**開発基盤部会 Wiki [#t6dae7b4]
***[[LLMのRAG>https://dotnetdevelopmentinfrastructure.oss...
***[[LLMのFT>https://dotnetdevelopmentinfrastructure.ossc...
***[[LLMエージェント>https://dotnetdevelopmentinfrastruct...
ページ名:
![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
