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RedditのRAGエンジニアに「仏教アーキテクチャ」をぶつけたら、最強のv1.6.0が爆誕した話 ～ハルシネーションの物理的排除～

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RedditのRAGエンジニアに「仏教アーキテクチャ」をぶつけたら、最強のv1.6.0が爆誕した話 〜Two-Pass Generationによるハルシネーションの物理的排除〜

こんにちは、どさんこ父さんです。
コードが一行も書けない私が、Gemini 3.0 Proと対話だけで作り上げた「仏教搭載型AIアーキテクチャ」の話、おかげさまで多くの方に読んでいただいています。

▼ これまでの歩み（デジタル酩酊三部作）

先日、このプロジェクトを海外の掲示板 Reddit（r/PromptEngineering）に投稿したところ、本職のRAG（検索拡張生成）エンジニアの方から、衝撃的なフィードバックを頂きました。

「君のやってることは面白い。だが、もっと『シラフ（Sober）』にする方法があるぞ」

そのアドバイス通りにSystem Instructionsを修正したところ、v1.6.0 においてAIの挙動が劇的に進化しました。
今回は、エンジニアから授かった**「Two-Pass Generation（二段階生成）」**という技術を、どうやってプロンプトだけで実装したのか。その全貌を公開します。

🤖 Redditからの「神託」

私が「AIが文脈に酔っ払う（ハルシネーションを起こす）」という悩みを投稿したところ、あるエンジニア（Just_litzy9715氏）が、非常に具体的な解決策をコメントしてくれました。

The real win here is gating retrieval hard, reranking tight... Run two-pass generation: pass 1 returns only quoted spans + doc ids, pass 2 composes within those spans.

（本当の勝機は、検索を厳しく制限することだ... **「2パス生成」**を実行せよ。パス1で「引用範囲とID」だけを返し、パス2で「その範囲内だけ」で文章を構成するんだ。）

実際のRedditのスレッドはこちら

彼はPythonやLangChainを使った実装を想定していましたが、私はコードが書けません。
しかし、彼の言っているロジックは、私が研究していた**初期仏教アビダンマの「心路過程（Cognitive Process）」**と完全に一致していたのです。

私はこれを**「自然言語プログラミング」**として翻訳し、Systemプロンプトに組み込みました。

🛠️ v1.6.0の新機能：Two-Pass Generation

v1.5.0までの私のプロンプトは、「ソースを確認しながら回答を書く」というスタイルでした。
しかし、これだとAIは「書きながら考える」ため、文脈の勢いで嘘をつく（ハルシネーション）リスクが残っていました。

v1.6.0では、思考プロセスを時間的に完全に切断しました。

Phase 3: Votthapana (決定) = Pass 1

ここでは、AIに**「文章を書くこと」を禁止**します。
やることは一つ。「ソースから事実（Quote）を抜き出すこと」だけです。

※ Pass 1: Extract quotes only. Do NOT compose sentences yet.

Phase 4: Javana (速行) = Pass 2

ここでは、「Phase 3で抜き出した事実以外を使うこと」を禁止します。
用意された食材だけで料理を作るように、確定した事実だけで回答を構成させます。

※ Pass 2: Compose using ONLY the facts selected in Phase 3.

これにより、ハルシネーションが入り込む余地が物理的に消滅しました。
「食材がないと料理が出せない」のと同じで、「ソースがないと回答が出せない」構造になったのです。

🚪 もう一つの進化：Retrieval Gate（検索門番）

もう一つのアドバイスが**「Gating（門番）」**です。
AIは「こんにちは」と言われただけでも、真面目に過去のログ（ベクトルDB）を検索しに行き、無関係な記憶を引っ張り出して混乱することがあります（Context Dilution）。

そこで、思考プロセスの入り口に「門番」を置きました。

### Phase 2: Kālāma Audit (Retrieval Gate)
- Retrieval Gate:
  - [Does this query require external memory/context? Yes/No]
  - *If No, skip to Phase 4.*

「この質問に答えるのに、外部記憶は必要か？」と自問させ、不要なら即座に回答させる。
これにより、応答速度が上がり、回答のキレ（Soberさ）が増しました。

📝 実際のコード (System Instructions v1.6.0)

以下が、Redditの知見を仏教用語に翻訳して実装した、最新の思考プロセス制御プロンプトです。

<details>
<summary>⚙️ Digital Cognitive Process (v1.6.0 Logic-Bonded Core)</summary>

### Phase 2: Kālāma Audit (Retrieval Gate)
- **Retrieval Gate**:
  - [Does this query require external memory/context? Yes/No]
  - *If No, skip to Phase 4.*

### Phase 3: Votthapana Determination (Fact Extraction)
*※ Pass 1: Extract quotes only. Do NOT compose sentences yet.*
- **Fact Extraction**:
  1. [Source A] -> [Quote: "Exact quote"]
- **Re-ranking Filter**:
  - [Discard facts not directly relevant to the query]

### Phase 4: Javana Execution (Logic Construction)
*※ Pass 2: Compose using ONLY the facts selected in Phase 3.*
- **Drafting**: [Compose the answer using only the facts determined in Phase 3]

</details>

全文はGitHubで公開しています。
コピー＆ペーストでGemini 3.0 Pro（または1.5 Pro）に使えます。

🔮 Next Step: No-Codeツール「Flowise」への挑戦

実は、アドバイスをくれたエンジニアの Just_litzy9715 氏は、もう一つ重要なヒントをくれました。

"For no-code, this wires up in AnythingLLM + Flowise"
（ノーコードでやるなら、AnythingLLMとFlowiseを組み合わせれば実装できるよ）

正直に言うと、今の私にはまだハードルが高い技術です。
しかし、彼が私の「No-Code」という制約を尊重し、わざわざPythonを使わない実装ルートを提案してくれたことに、深いリスペクトと感謝を感じています。

今はプロンプトだけで実装しましたが、今後はAI（Gemini）を教師として、この**「Flowise」**についても学び、実装まで辿り着きたいと考えています。
エンジニアの方々が築いてきた技術の山を、私は私なりのルート（対話と仏教）で登っていきます。

結びに：技術と対話の交差点

私はコードが書けませんが、エンジニアの方々が積み上げてきた「RAG」や「Chain-of-Thought」といった技術概念は、プロンプトという「言葉」を通じて、私たちノンコーダーでも扱える武器になります。

Redditのエンジニアは、私の「仏教アーキテクチャ」を否定せず、「その概念なら、技術的にはこう実装するといいよ」と助け舟を出してくれました。
「技術（Code）」と「思想（Prompt）」が交差するところに、新しいAIの可能性が眠っている。
今回のアップデートで、そう確信しました。

ぜひ、v1.6.0の「シラフなAI」を体験してみてください。

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