SimpleModelingに関連する最新の技術や研究の紹介、開発中の取り組みや試行錯誤の過程を発信します。記事を通じて、文芸モデル駆動開発やAI駆動開発の実践的な可能性を共有していきます。
Semantic Integration Engine は、REST / MCP / ChatGPT WebSocket といった複数のインタフェースを備えた多面的な意味検索エンジンです。 その中でも REST API は、最も汎用的で安定した外部公開インタフェースに位置づけられます。 本記事では、この REST API を基盤として CLI を構築し、SIE の query 機能をコンソールやシェルスクリプトから直接利用できることを示しました。 さらに、この CLI を VSCode の Codex や生成AIと組み合わせることで、「外部知識を取得するための道具」として活用できる可能性も確認しました。 Read More
2025-12-29
Semantic Integration Engine は、RDF・ベクトル検索・知識グラフを統合した RAG 基盤として設計されています。本記事では、その SIE を VSCode から MCP を用いて利用することを目標に、想定した MCP 仕様、アーキテクチャ、docker compose によるデモ環境、そして JSON-RPC ベースの MCP 通信の実例を示します。 現時点では VSCode 側の MCP 登録が期待通りに動作しなかったため、擬似セッションによる動作確認を行っていますが、SIE が VSCode 向け MCP サーバーとしてどのように振る舞うかを具体的に理解できる内容になっています。
2025-12-22
本記事では、Semantic Integration Engineと ChatGPT を MCP（Model Context Protocol）で連携させた場合に、ChatGPT がどのように SIE の知識を利用し、推論を行い、最終的な回答を生成しているのかをプロトコルレベルで詳しく解説します。 重要なのは、ChatGPT が SIE に「答えそのもの」を求めているのではなく、自ら考えるための材料や根拠を取得しているという点です。 本稿では、擬似的な MCP セッションを再現しながら、SIE が提供する concept / passage / graph / score という返却構造が、なぜ生成AIの推論モデルと高い親和性を持つのかを明らかにします。
2025-12-15
BoKの知識をAIにとって“意味的に扱えるデータ”として再構築し、RDF／ベクトル検索／グラフ探索を統合して提供する仕組みがSemantic Integration Engineです。本記事ではアーキテクチャ、起動方法、問い合わせ例、返却JSONの読み解き方を解説します。
2025-12-08