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Watching: モナークS2E3

74番でAIの使い分けはモデルだけでなく、セッションの設計が重要だという話をしました。今回はその続きで、セッションを超えて文脈をつなぐ方法についてです。

セッションとはチャットの一つの単位です。たくさん使っていると、さっきのセッションで似たようなアイデアがあったなと気づき、参考にしてほしいと思います。

ですが、単純にそういう話題があったと伝えるだけでは理解してくれません。さらにモデルの使い分けが進んでくると、過去のチャットを読み込む際にも、モデルの壁があることに気がつきました。

OpusはOpusの、HaikuはHaikuの過去チャットしか読みません。74番で説明した「モデルごとに物理法則が異なる」ことがここでも効いています。異なる物理法則で処理された結論をそのまま読み込んでも、結果が変わってしまうから読まないのです。

それでもアイデアを共有したいときには、コピペをします。セッションの要点をまとめてもらい、それを別のセッションに渡す。そうすることで会話を引き継げるようになりました。

これで解決かと思いましたが、続けるうちにセッションを往復する作業が労働になってきました。

そこで使い始めたのがプロジェクトです。プロジェクトでは背景情報を共有し、話題を保存しておく仕組みがあります。そこに書き出すことで、セッションごとにコピペをする必要がなくなり、セッションが繋がるようになりました。

しかし、また課題があります。プロジェクトを超えた共有ができないのです。これはセッションを超えられないのとは違う理由で、文脈が混ざって精度を落とさないためです。プロジェクトでは精度を高めるために積極的にセッションを読みにいくため、プロジェクトが混ざると文脈を理解できなくなります。

セッションの壁、モデルの壁、プロジェクトの壁。AIを使いこなすとは、こうした壁をどう越えるかを設計することでもあります。次回は、プロジェクトを面白く活用する方法をお届けします。

- Tora

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