LLM– tag –

複数の生成AIから読み書きするナレッジデータベースを設計し運用する中で実際にぶつかった5つの課題と、その対策を「課題→対策」形式で紹介する。蒸留2段階による情報損失、Driveを読めないAIによる検証不能、用語の訳語ブレ、候補管理と採用後詳細の衝突、恒久資産と案件都合の混在という、Notion DB設計の一般論では扱われない「LLMに読み書きさせる」用途特有の落とし穴を扱う。Notion wiki納入クラスタの続編。

「AIを第二の脳にする」という言葉の中身は比喩止まりの記事が多い。Andrej Karpathy氏が提唱したとされるLLM-wikiパターン（Raw/Wiki/Schemaの3層＋Lintパス）を、クエリ時点で検索するRAGとの違いから解説する連載第0回。

GPT系・Claude系・Gemini系・OSS系（Llama/Mistral/DeepSeek/Qwen）を、価格・コンテキスト長・ライセンスという公開情報だけで比較する。アーキテクチャの噂話を選定根拠にしないためのエンジニア向けガイド。