概要
https://nealle-dev.hatenablog.com/entry/2025/06/30/094631
詳細内容
## LLMにコンテキストを効率よく渡すには？【前編】 〜大量のファイルから必要な情報を引き出すための4ステップ〜
https://nealle-dev.hatenablog.com/entry/2025/06/30/094631
LLMに大量のファイルから必要な情報を効率的に提供するための4つのステップ（情報分割、分類、階層化、インデックス作成）を提案する。
[[LLM, コンテキスト管理, 情報検索, プロンプトエンジニアリング, 効率化]]
大規模言語モデル（LLM）は、与えられたコンテキストに基づいて次の単語を予測する仕組みで動作する。これは、人間のような思考ではなく、高度な関連付けゲームである。しかし、大量のファイルや情報をそのままLLMに与えると、処理が非効率になり、関連性の低い出力が生成される可能性がある。この記事では、��の問題を解決するために、情報分割、分類、階層化、インデックス作成という4つのステップからなるプロセスを提案している。このアプローチにより、LLMは必要な情報のみにアクセスできるようになり、処理効率と出力精度が向上する。ファインチューニングの課題にも触れつつ、LLMに提供する情報の選択の重要性を強調している。
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**編集者ノート**: LLMのコンテキスト管理は、まさに現在の開発ワークフローにおけるボトルネックの一つであり、この「情報分割、分類、階層化、インデックス作成」というアプローチは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の文脈で非常に重要だ。特に、開発者が自身のプロジェクトコードやドキュメントをLLMに効果的に「理解」させる上で、この手法は不可欠になるだろう。今後は、このコンテキスト管理を自動化・最適化するツールやフレームワークがさらに進化し、LLMをより実用的な開発支援ツールとして活用する鍵となると予測する。例えば、IDEプラグインとして、コードベースの変更をリアルタイムに反映したコンテキストインデックスを自動生成・更新するような機能が標準になるかもしれない。