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鮮度
時間の経過とともに変化する質問には、最新の証拠セットを使用します。
古いコンテキストから即興でモデルを作成するよう求めるのではなく、ソースにリンクされた最新の証拠を限定された意思決定に取り入れます。
証拠ループ
ライブ コンテキスト ワークフローでは、答えを示す前に証拠を可視化する必要があります。
時間の経過とともに変化する質問には、最新の証拠セットを使用します。
決定の隣にソースと取得のタイムスタンプを保持します。
エッセイを作成する代わりに、「はい」/「いいえ」、選択肢、または採点に焦点を当てた質問をします。
関連するソースを URL と取得時間とともに収集します。
スニペットとソース メタデータを構造化された状態にします。
検査および再現できる程度に決定を絞り込んでください。
どの情報源が結果を変更または裏付けたかを説明してください。
信頼
新鮮な証拠には、依然としてソースの品質、競合処理、信号が弱い場合の明示的なフォールバックが必要です。
現在の証拠について尋ねる
新鮮な証拠には、依然としてソースの品質、競合処理、信号が弱い場合の明示的なフォールバックが必要です。
{
"state": {
"question": "Has the launch date moved?",
"sources": [
{ "url": "https://example.com/notice", "retrieved": "2026-09-29", "text": "Launch moved to October 12." }
]
},
"questions": {
"changed": { "type": "noul", "instructions": "Do the current sources support that the launch date moved?" },
"confidence": { "type": "score", "instructions": "How strong is the evidence?", "criteria": ["weak", "mixed", "strong"] }
}
}よくある質問
いいえ。有用なパターンは、ソースを収集し、その後に目に見える証拠を伴う限定された決定を下すことです。
競合を状態に保ち、それについて直接質問し、信頼性の低い結果をレビューに送ります。
ソース URL、取得時刻、抽出されたテキスト、リクエストとレスポンスを一緒に保存します。