RAGでのデータ整形(改行・インデント)がLLMの回答精度に与える影響を検証した - $shibayu36->blog;

slack-explorer-mcpでは、該当メッセージのpermalink URLをレスポンスで返さずに、利用側のAI Agentで組み立ててもらっている。なぜなら、permalinkをメッセージごとに返してしまうとトークン消費量が非常に多くなってしまうからだ。permalinkは他で返しているデータで再構築できるため省略し、利用側で組み立ててもらう...