Corpus2Skillを形にしてみた

Corpus2Skillは、ひっそりと生まれてまだ2週間くらいの革新的なAIとのこと。 検索ではなく探索に強いと言うんで、さっそく試してみました。 Corpus2Skillは、どうやら、カスタマーサポートなどの用途に強い様子。 Corpus2Skillがもともと推奨していたのは、OpenAI APIでしたが、これをバイブコーディングで、ガリガリとGemini APIの方に書き換えできましたよー。 Corpus2Skillを通じた「探索」の質と体験と変化は、「記憶容量（コンテキストウィンドウ）」と「検索精度」の融合でした。 一言で言えば、「断片的な検索（RAG）」から「全体を俯瞰した対話」への進化した感じがしましたよ。 これにより、「忘れない」という圧倒的な安心感が生まれましたよ。 従来のローカルLLMやOpenAI（GPT-4）の初期モデルでは、記憶容量（コンテキストウィンドウ）が限られていたため、大量のデータから「必要な部分だけを切り取って」AIに渡す必要がありました。 これまでの探索（RAG）: 膨大な資料から検索エンジンが「ここが重要そうだ」と判断した数ページ分だけをAIに見せていました。もし検索エンジンが重要な箇所を見逃すと、AIは正しい回答ができませんでした。 Geminiによる融合: 最大200万トークン（本数百冊分）を丸ごと「脳内」に展開できます。つまり、「検索して一部を見せる」のではなく「資料全部を読ませた状態で会話する」ことが可能です。 そういうわけで、社内、社外のカスタマーサポートなど向きなのかなと。 まだ、導入したばかりなので、しばらく、使い倒してみたいと想います。