LiquidAI: d1

d1 は、範囲の限定された分類、ルーティング、スコアリングのタスク向けに Liquid AI がホストする意思決定モデルです。このプロファイルはテキストの意思決定ワークフローを対象とします。根拠を状態として与え、1 つ以上の質問を定義すると、既知の結果に対する型付きの数値回答を受け取れます。Liquid はこれらの意思決定を、生成される出力トークンがゼロで、確率を直接返す評価と説明しています。有用な結果は、新たに書き起こされた文章ではなく、定義された意思決定とその不確実性です。

根拠と質問をあわせて準備する

意思決定を可能にするテキストを、その解釈に必要なコンテキストも含めて与えます。状態は、何を評価するかを記述した指示とは分けておきます。サポートメッセージには製品や問題の説明が、文書の一節にはユーザーの検索クエリが必要になる場合があります。質問をする前に回答の集合を定義し、すべての選択肢に想定するワークフローに合った意味を持たせます。短いラベルは安定した出力キーとして機能し、説明がそれらの境界を明確にします。

共通の状態に対して、名前付きの質問を使います。intent、urgency、relevant のような明確な名前を付けると、出力とそれが表す意思決定との対応が保たれます。たとえば、ページが動作しないと報告するメッセージからは、意図の選択、緊急度のルーブリック、不具合が報告されているかどうかのはい/いいえのチェックを得られます。3 つの判断を 1 つの曖昧なラベルにまとめず、各質問がそれぞれの基準を保つようにします。

カテゴリ分けとルーティングには choice

choice 質問は、順序のない集合からラベルを 1 つ選び、名前付きの選択肢全体にわたる分布を返します。選択肢は基準の説明で定義し、結果には選ばれた選択肢、確率、信頼度が含まれます。文書の整理では、候補となるフォルダーやテーマを定義し、それぞれにどのような内容が属するかを記述します。リクエストのルーティングでは、実際に存在する振り分け先を記述します。アプリケーションは得られたラベルで次のステップを選びつつ、競合する確率をレビュー用に保持できます。

振り分けタスクの例では、製品に関する質問、連携の問題、アクセスの問題を区別し、これらの定義に当てはまらない資料のために「その他」の選択肢を設けることができます。境界は具体的にします。認証できないというメッセージと、機能の設定方法を尋ねるメッセージは別物です。返されるラベルは与えた意味の中から選ぶものであり、存在しない振り分け先を作ったり、他のシステムで変更を実行したりはしません。

条件チェックと関連性判定には noul

noul 質問は、定義されたはい/いいえの条件が成り立つ確率を 0 から 1 で返します。Liquid は、コンテンツの審査や文章の関連性判定での二値チェックを例示しています。条件を正確に記述し、得られた確率の使い方を決めます。一致の可能性が高いものにフラグを付ける、文章を絞り込む、不確かなケースをレビューに回すといった使い方があります。しきい値は利用側のタスクが決めるものであり、確率を事実についての保証された判定として扱うべきではありません。

関連性のフィルタリングでは、クエリと候補の文章の両方を与えます。その文章がクエリへの回答に役立つかを問い、元の文章をその確率とともに保持します。これにより、d1 に回答そのものを書かせることなく、後の回答に使う資料を選べます。関連性をはい/いいえの条件ではなく複数の段階で表す必要がある場合は、順序付きのルーブリックを定義し、score 質問を使います。

順序付きのレベルには score

score 質問は、説明付きの順序付きレベルを持つルーブリック上に状態を位置付けます。レベルのインデックスは 0 から始まり、スコアは確率で重み付けした位置であり、レベルの中間になることがあります。結果にはレベルの分布と信頼度も含まれます。緊急度であれば、すぐには影響のない問題、相応の不便がある問題、作業が止まる問題を分ける基準を定義します。したがって 4 段階のルーブリックのインデックスは 0～3 であり、その期待スコアがそのまま 1～4 の番号付きカテゴリになるわけではありません。

並べ替えや集計が目的であれば小数のスコアを使い、曖昧さが重要な場合は分布の全体を保持します。部署のようなカテゴリには自然な順序がないため、choice 質問で扱います。信頼度は、ドキュメントに記載されたインターフェースにおいて、報告された回答がどれだけ明確かを要約したものです。タスクで求めるスコアとも、意思決定が正しいという想定上の保証とも区別しておきます。

複数の質問と提供元の活用例

1 回の提供元呼び出しで、複数の質問が同じ状態を評価でき、それぞれが固有の型と確率を保ちます。Liquid のテキストの例には、サポートチケットのフィルタリング、フォルダー分類体系への文書の振り分け、コード検索のパスの選択、利用可能なエージェントアクションからの選択、ツール出力のうち保持する資料の決定が含まれます。これらのワークフローはいずれも、次に行う意思決定が限定されています。コード検索のステップでは説明をもとに有望なフォルダーを選べ、コンテンツ選択のステップでは与えた資料について保持、削減、破棄のいずれかを選べます。元データの取得と選ばれた操作の実行は、引き続き周囲のアプリケーションが担います。

適用範囲と有用な意思決定成果物

ドキュメントに記載されたプリミティブは、既知の結果、ルーブリック評価、条件チェックに適しています。新しい文章、要約、コード、自由形式の会話には生成ワークフローが必要であり、d1 の意思決定結果から得られるものではありません。質問は観測可能な根拠に基づいて用意し、その質問の定義を出力とともに保持して、ラベルやスコアを後から解釈できるようにします。

各状態は、定義した質問に答えるための根拠に絞り、無関係な意思決定タスクは分けて、それぞれの基準が明確なままになるようにします。資料は関連するものに限定し、カテゴリで網羅しきれない場合に備えてフォールバックの意味を定義し、確率のしきい値はタスクのラベル付き例を使って評価します。有用な成果物には、選ばれたカテゴリまたは期待スコアが、その分布、質問の識別情報、元の根拠とともに記録されます。