カノン対応AIコンテキスト
カノン対応AIコンテキストとは、AIモデルで使うために準備された、構造化された物語記憶です。
「この小説についてすべて覚えていて」のような曖昧な指示をモデルへ送るのではなく、Arc は、その作業に関係するエンティティ、関係性、根拠、レビュー状態を提供することを目指します。
生のプロンプトが脆い理由
生のプロンプトは、長すぎたり、曖昧すぎたり、根拠から切り離されすぎたりすることがあります。物語が大きくなるにつれて、モデルは次のような状態になり得ます。
- 以前の詳細を忘れる。
- 似たキャラクターを統合してしまう。
- 存在しない継続性を作り出す。
- 要約を過信する。
- 作者の意図に反して改稿する。
カノン対応コンテキストは、モデルが見るものを絞り込み、主張の出所を見える状態に保つことで、そのリスクを減らします。
コンテキストに含められるもの
カノン対応コンテキストパケットには、次のようなものを含められます。
- 関連するエンティティ。
- 別名。
- 関係性のエッジ。
- 受け入れ済みのカノン主張。
- 未解決のレビュー項目。
- ソース抜粋。
- 作者メモ。
- 現在の改稿タスクに対する制約。
正確な内容は、プロダクト面とタスクによって変わります。
作者のコントロール
カノン対応AIは、自律的な執筆と同じではありません。モデルは、よりよいコンテキストで提案、比較、要約、改稿を行えますが、結果を承認するのは作者です。
よいAIワークフローは、次のように言いやすくするべきです。
- 「この提案は根拠に支えられている。」
- 「これは第5章と矛盾している。」
- 「これはもっともらしいが、カノンではない。」
- 「事実は合っていても、声が違う。」
プレビュー注記
AIコンテキスト機能の形は、Arc の進化とともに変わる可能性があります。中核となる原則は安定しているべきです。AI支援は、レビュー可能なカノンと根拠に基づくべきです。