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NullAI 総合ガイド

1. システム概要

1.1 NullAIとは

NullAIは、マルチドメイン対応の知識推論システムです。以下の特徴を持ちます：

幻覚（ハルシネーション）低減: 5層アーキテクチャによる検証システム
マルチドメイン対応: 医療、法律、経済、プログラミング、一般知識
HuggingFace対応: Transformers、Inference API、GGUF形式をサポート
専門家認証: ORCID認証による専門家の編集認証マーク
サーバーレス対応: GitHub/Supabase/JSONBinによる無料ストレージ

重要: OpenAI/Anthropic/Ollama等の外部APIは利用規約上の理由から削除されました。NullAIはオープンソースモデルのみをサポートします。

1.2 主要コンポーネント

NullAI/
├── null_ai/           # コア設定・モデルルーター
├── backend/             # FastAPI バックエンドAPI
├── frontend/            # React TypeScript フロントエンド
├── ilm_athens_engine/   # 推論エンジン本体
└── 各種ユーティリティ    # エンコーダー、デコーダー等

1.3 推論パイプライン

質問入力
    ↓
[Layer 1] 空間エンコーディング - 質問をドメイン空間座標にマッピング
    ↓
[Layer 2] エピソードバインディング - 関連知識タイルの検索・結合
    ↓
[Layer 3] α-Lobe（生成）+ β-Lobe（検証）- 回答生成と妥当性検証
    ↓
[Layer 4] 修正フロー - 検証失敗時の自動修正
    ↓
[Layer 5] 状態管理 - 結果の保存と状態更新
    ↓
回答出力 + 信頼度スコア

2. アーキテクチャ

2.1 バックエンド構成

backend/
├── app/
│   ├── main.py              # FastAPIエントリーポイント
│   ├── config.py            # 環境設定
│   ├── api/
│   │   ├── questions.py     # 質問API（REST + WebSocket）
│   │   ├── auth.py          # 認証API（JWT）
│   │   ├── domains.py       # ドメイン管理API
│   │   ├── proposals.py     # 編集提案API
│   │   ├── models.py        # LLMモデル管理API
│   │   └── orcid_auth.py    # ORCID認証API
│   ├── middleware/
│   │   └── auth.py          # JWT認証ミドルウェア
│   ├── services/
│   │   └── inference_service.py  # 推論サービス
│   └── database/
│       ├── models.py        # SQLAlchemy ORM
│       └── session.py       # DBセッション

2.2 フロントエンド構成

frontend/src/
├── App.tsx                  # メインアプリ
├── pages/
│   ├── QuestionPage.tsx     # チャットUI
│   ├── LoginPage.tsx        # ログイン（ORCID/Email/Guest）
│   ├── SignupPage.tsx       # ユーザー登録
│   └── DomainEditorPage.tsx # ドメイン編集
├── components/
│   ├── QuestionInput.tsx    # 質問入力フォーム
│   ├── ResponseDisplay.tsx  # 回答表示
│   └── VerificationBadge.tsx # 認証バッジ
├── contexts/
│   └── AuthContext.tsx      # 認証状態管理
├── hooks/
│   └── useWebSocket.ts      # WebSocketフック
└── services/
    └── api.ts               # API クライアント

2.3 推論エンジン構成

ilm_athens_engine/
├── config.py                           # システム設定
├── model_manager.py                    # モデルライフサイクル管理
├── inference_engine_deepseek_integrated.py  # 統合推論エンジン
├── core/
│   ├── spatial_memory.py               # 空間メモリ（Layer 6）
│   ├── episodic_binding.py             # エピソードバインディング
│   ├── symbiotic_engine.py             # ツインエンジンシステム
│   ├── dendritic_memory.py             # 樹木型メモリ構造
│   └── nurse_log_system.py             # 継続学習システム
└── deepseek_integration/
    ├── hf_deepseek_engine.py           # HuggingFace統合
    └── deepseek_runner.py              # Ollama統合

2.4 データフロー

ユーザー → フロントエンド → バックエンドAPI
                              ↓
                        推論エンジン
                              ↓
              ┌───────────────┼───────────────┐
              ↓               ↓               ↓
         知識タイルDB    LLM推論        Web検索
         (IATH形式)    (DeepSeek等)   (DuckDuckGo等)
              ↓               ↓               ↓
              └───────────────┼───────────────┘
                              ↓
                        α-Lobe（生成）
                              ↓
                        β-Lobe（検証）
                              ↓
                    回答 + 信頼度 + 認証マーク

3. セットアップ手順

3.1 必要環境

Python 3.10以上
Node.js 18以上
GPU（推奨: CUDA対応または Apple Silicon）
PostgreSQL（オプション、SQLiteでも動作）

必要なPythonパッケージ（LLM関連）

# HuggingFace Transformers（必須）
pip install transformers torch accelerate

# GGUF形式を使用する場合
pip install llama-cpp-python

3.2 基本セットアップ

# 1. リポジトリをクローン（または既存ディレクトリへ移動）
cd project_locate

# 2. Python仮想環境の作成
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 3. 依存パッケージのインストール
pip install -r requirements.txt

# 4. フロントエンド依存パッケージのインストール
cd frontend
npm install
cd ..

# 5. 環境変数の設定
cp .env.example .env  # または手動で作成

3.3 環境変数設定 (.env)

# ========== 基本設定 ==========
SECRET_KEY=your-secret-key-change-in-production
DEBUG=true
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=1440

# ========== データベース ==========
DATABASE_URL=sqlite:///./sql_app.db
# PostgreSQLの場合:
# DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost:5432/null_ai

# ========== HuggingFace設定 ==========
# Inference APIを使用する場合（オプション）
# HF_API_KEY=hf_xxx

# ========== サポート対象外のLLM API ==========
# 以下のAPIは利用規約上の理由からサポートされていません：
# - OpenAI API (OPENAI_API_KEY)
# - Anthropic API (ANTHROPIC_API_KEY)
# - Ollama API (OLLAMA_URL)

# ========== ORCID認証（専門家認証機能）==========
# ORCID_CLIENT_ID=APP-XXXXXXXXX
# ORCID_CLIENT_SECRET=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
# ORCID_REDIRECT_URI=http://localhost:8000/api/auth/orcid/callback
# ORCID_SANDBOX=true  # 開発時はtrue

# ========== サーバーレスストレージ（オプション）==========
# OPAQUE_STORAGE_BACKEND=local  # local, github, supabase, jsonbin

# GitHub Storage
# GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxx
# GITHUB_REPO=username/opaque-data

# Supabase Storage
# SUPABASE_URL=https://xxxxx.supabase.co
# SUPABASE_ANON_KEY=eyJxxxxxxxx

# ========== Web検索（オプション）==========
# BRAVE_API_KEY=your-brave-api-key
# TAVILY_API_KEY=your-tavily-api-key

3.4 Ollamaセットアップ

# Ollamaのインストール（macOS）
brew install ollama

# Ollamaサービスの起動
ollama serve

# モデルのダウンロード（別ターミナル）
ollama pull deepseek-r1:32b  # メインモデル（32B推奨）
ollama pull deepseek-r1:14b  # 軽量版（RAMが少ない場合）

3.5 データベース初期化

# SQLiteデータベースの初期化
python backend/create_db.py

# 初期ドメインデータの投入
python null_ai/cloud_db_setup.py --provider local --init-data

3.6 システム起動

方法A: 起動スクリプト使用（推奨）

# 全サービス起動
./start_null_ai.sh

# バックエンドのみ
./start_null_ai.sh backend

# フロントエンドのみ
./start_null_ai.sh frontend

# 停止
./start_null_ai.sh stop

# ステータス確認
./start_null_ai.sh status

方法B: 個別起動（開発時）

# ターミナル1: バックエンド
source venv/bin/activate
uvicorn backend.app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# ターミナル2: フロントエンド
cd frontend
npm run dev

方法C: Docker Compose

docker-compose up -d
docker-compose logs -f

3.7 アクセス

サービス	URL
フロントエンド	http://localhost:5173
バックエンドAPI	http://localhost:8000
API ドキュメント	http://localhost:8000/docs
Ollama	http://localhost:11434

4. コマンドリファレンス

4.1 DB拡充コマンド

基本的な使い方

# ヘルプを表示
python null_ai/db_enrichment_cli.py --help

# 利用可能なモデル一覧
python null_ai/db_enrichment_cli.py --list-models

# 利用可能なドメイン一覧
python null_ai/db_enrichment_cli.py --list-domains

# 生成される質問をプレビュー（実行なし）
python null_ai/db_enrichment_cli.py --domain medical --preview --count 20

LLM推論によるDB拡充

# 医療ドメインを50件の質問で拡充
python null_ai/db_enrichment_cli.py --domain medical --count 50

# 全ドメインを拡充（各30件）
python null_ai/db_enrichment_cli.py --all --count 30

# 特定のモデルを使用して拡充
python null_ai/db_enrichment_cli.py --domain legal --model deepseek-r1-32b --count 20

# バッチサイズを指定（レート制限対策）
python null_ai/db_enrichment_cli.py --domain economics --count 100 --batch-size 3

Web検索によるDB拡充

# Web検索で最新情報を収集（DuckDuckGo使用、無料・キー不要）
python null_ai/db_enrichment_cli.py --domain medical --web-search --count 10

# 特定のクエリでWeb検索
python null_ai/db_enrichment_cli.py --domain medical --web-search \
    --query "最新の糖尿病治療法 2024"

# クエリファイルから検索
python null_ai/db_enrichment_cli.py --domain legal --web-search \
    --queries-file legal_queries.txt

# 利用可能な検索プロバイダーを確認
python null_ai/db_enrichment_cli.py --list-search-providers

4.2 知識タイル生成コマンド

# 単一トピックからタイル生成
python create_tile_from_topic.py --topic "心筋梗塞の治療法" --domain medical

# バッチ生成（トピックファイルから）
python batch_create_tiles.py --topics-file topics.txt --domain medical

# IATHファイルの検証
python compression_verifier.py --file generated_tiles/tile_xxx.iath

4.3 クラウドDB設定コマンド

# Supabaseセットアップ手順を表示
python null_ai/cloud_db_setup.py --provider supabase

# GitHubストレージセットアップ
python null_ai/cloud_db_setup.py --provider github --repo username/opaque-data

# JSONBinセットアップ
python null_ai/cloud_db_setup.py --provider jsonbin

# Supabaseに初期データ投入
python null_ai/cloud_db_setup.py --provider supabase --init-data

4.4 Web検索単独実行

# 医療ドメインで最新情報を検索
python null_ai/web_search_enrichment.py --domain medical --count 10

# 特定クエリで検索
python null_ai/web_search_enrichment.py --domain medical \
    --query "COVID-19 最新治療法 2024"

# 全ドメインで検索
python null_ai/web_search_enrichment.py --all-domains --count 5

# 検索プロバイダー一覧
python null_ai/web_search_enrichment.py --list-providers

4.5 テスト実行

# 基本テスト
python test_judge_basic.py

# 包括的テスト
python test_judge_comprehensive.py

# DeepSeek統合テスト
python test_deepseek_integration.py

# E2Eパイプラインテスト
python e2e_pipeline_test.py

# 最終統合テスト
python final_integration_test.py

5. API仕様

5.1 認証API

ユーザー登録

POST /api/auth/signup
Content-Type: application/json

{
  "email": "user@example.com",
  "password": "securepassword"
}

ログイン（JWTトークン取得）

POST /api/auth/token
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

username=user@example.com&password=securepassword

ORCID認証開始

GET /api/auth/orcid/authorize?redirect_url=http://localhost:5173

5.2 質問API

質問送信（REST）

POST /api/questions/
Authorization: Bearer {token}
Content-Type: application/json

{
  "question": "糖尿病の最新治療法について教えてください",
  "domain_id": "medical",
  "session_id": null
}

レスポンス例

{
  "session_id": "sess_abc123",
  "question": "糖尿病の最新治療法について教えてください",
  "response": "糖尿病の最新治療法には...",
  "confidence": 0.87,
  "memory_augmented": true,
  "thinking_steps": ["知識検索中...", "回答生成中...", "検証中..."]
}

WebSocketストリーミング

const ws = new WebSocket('ws://localhost:8000/api/questions/ws/session_id');

ws.onmessage = (event) => {
  const data = JSON.parse(event.data);
  // data.type: 'thinking', 'response', 'complete', 'error'
};

ws.send(JSON.stringify({
  question: "質問内容",
  domain_id: "medical"
}));

5.3 ドメインAPI

ドメイン一覧取得（ゲストアクセス可）

GET /api/domains/

特定ドメイン取得

GET /api/domains/medical

ドメイン更新（Editor以上）

PUT /api/domains/medical
Authorization: Bearer {token}
Content-Type: application/json

{
  "domain_id": "medical",
  "name": "Medical",
  "description": "医療・健康に関する知識領域",
  "axes": [
    {"name": "診断", "description": "症状から疾患を特定", "keywords": ["症状", "検査"]}
  ]
}

5.4 編集提案API

提案一覧取得（ゲストアクセス可）

GET /api/proposals/?status=pending&domain_id=medical

提案作成（認証必須）

POST /api/proposals/
Authorization: Bearer {token}
Content-Type: application/json

{
  "proposal_type": "create",
  "domain_id": "medical",
  "title": "新しい治療法の追加",
  "description": "最新の糖尿病治療法について",
  "proposed_content": {...},
  "justification": "最新の研究結果に基づく"
}

提案レビュー（Editor以上）

PUT /api/proposals/{proposal_id}/review
Authorization: Bearer {token}
Content-Type: application/json

{
  "status": "approved",
  "reviewer_comment": "内容を確認しました",
  "validation_score": 0.9
}

5.5 モデル管理API

モデル一覧取得

GET /api/models/?domain_id=medical
Authorization: Bearer {token}

モデル接続テスト

POST /api/models/deepseek-r1-32b/test
Authorization: Bearer {token}

6. 知識ベース管理

6.1 知識タイル構造

{
  "metadata": {
    "knowledge_id": "ktile-medical-20241124-001",
    "topic": "糖尿病の診断基準",
    "domain": "medical",
    "created_at": "2024-11-24T10:30:00Z",
    "source_type": "llm",
    "is_expert_verified": true,
    "expert_orcid_id": "0000-0001-2345-6789"
  },
  "content": {
    "question": "糖尿病の診断基準は何ですか？",
    "thinking_process": "診断基準について、HbA1c、空腹時血糖値...",
    "final_response": "糖尿病の診断基準は以下の通りです..."
  },
  "coordinates": {
    "medical_space": [45.2, 120.5, 30.0],
    "meta_space": [87.5, 92.0, 85.0]
  },
  "verification": {
    "alpha_score": 0.92,
    "beta_score": 0.88,
    "hallucination_risk": 0.05
  }
}

6.2 IATHファイル形式

NullAIは独自のバイナリ形式（.iath）を使用して知識タイルを保存します：

圧縮: zstandard圧縮
ヘッダー: ドメインコード、バージョン、タイムスタンプ
本体: JSON形式の知識タイルデータ

# IATHファイルのデコード
python iath_decoder.py generated_tiles/tile_xxx.iath

# IATHファイルの作成
python iath_encoder.py --input tile_data.json --output tile.iath

6.3 樹木型メモリ構造（DendriticMemorySpace）

知識タイルは3次元円筒座標系で管理されます：

座標系:
- r (半径): 0-100 - 知識の具体性（中心=抽象、外側=具体）
- θ (角度): 0-360° - 知識のカテゴリ
- z (高さ): -50〜50 - 時間/重要度

知識検索時に、質問が座標にマッピングされ、近接する知識タイルが自動的に参照されます。

7. 認証システム

7.1 ユーザーロール

ロール	説明	権限
guest	未登録ユーザー	閲覧、質問
viewer	登録ユーザー	+ 提案の閲覧
editor	編集者	+ 提案の作成・レビュー
expert	ORCID認証済み専門家	+ 認証マーク付き編集
admin	管理者	+ 全管理機能

7.2 認証マークの種類

マーク	説明	表示
none	未検証	なし
community	コミュニティレビュー済み	青バッジ
expert	ORCID認証専門家による編集/レビュー	緑バッジ
multi_expert	複数の専門家による検証	金バッジ

7.3 ORCID認証の設定

ORCID開発者アカウントの作成
- https://orcid.org/developer-tools にアクセス
- アプリケーション登録
- Client IDとClient Secretを取得
環境変数の設定

ORCID_CLIENT_ID=APP-XXXXXXXXX
ORCID_CLIENT_SECRET=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
ORCID_REDIRECT_URI=http://localhost:8000/api/auth/orcid/callback
ORCID_SANDBOX=true  # 開発時はtrue

認証フロー
- ユーザーが「Sign in with ORCID」をクリック
- ORCIDの認証ページにリダイレクト
- 認証後、コールバックURLにリダイレクト
- JWTトークン発行（expert権限付与）

8. クラウドデプロイメント

8.1 サーバーレスストレージオプション

Supabase（推奨）

無料枠: 500MB、50,000リクエスト/月

# セットアップ手順を表示
python null_ai/cloud_db_setup.py --provider supabase

# 初期データ投入
python null_ai/cloud_db_setup.py --provider supabase --init-data

環境変数:

OPAQUE_STORAGE_BACKEND=supabase
SUPABASE_URL=https://xxxxx.supabase.co
SUPABASE_ANON_KEY=eyJxxxxxxxx

GitHub Storage

無料枠: 無制限（パブリックリポジトリ）

# セットアップ手順を表示
python null_ai/cloud_db_setup.py --provider github --repo username/opaque-data

環境変数:

OPAQUE_STORAGE_BACKEND=github
GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxx
GITHUB_REPO=username/opaque-data
GITHUB_BRANCH=main
GITHUB_DATA_PATH=data

JSONBin

無料枠: 10,000リクエスト/月

# セットアップ手順を表示
python null_ai/cloud_db_setup.py --provider jsonbin

環境変数:

OPAQUE_STORAGE_BACKEND=jsonbin
JSONBIN_API_KEY=$2b$xxxxxxxx
JSONBIN_BIN_ID=xxxxxxxxxxxxxxxx

8.2 ストレージ比較

バックエンド	無料枠	特徴	推奨用途
Local	無制限	ファイルベース	開発
GitHub	無制限*	バージョン管理、透明性	オープンソースプロジェクト
Supabase	500MB	SQLクエリ、リアルタイム	本番環境
JSONBin	10K/月	シンプル	小規模プロジェクト

*パブリックリポジトリの場合

8.3 フロントエンドデプロイ

Vercel（推奨）

# Vercel CLIインストール
npm i -g vercel

# デプロイ
cd frontend
vercel

Netlify

# ビルド
cd frontend
npm run build

# Netlifyにdistフォルダをアップロード

GitHub Pages

# gh-pagesパッケージをインストール
npm install gh-pages --save-dev

# package.jsonにスクリプト追加
# "deploy": "gh-pages -d dist"

# デプロイ
npm run build
npm run deploy

9. トラブルシューティング

9.1 Ollamaに接続できない

# Ollamaが起動しているか確認
curl http://localhost:11434/api/tags

# 起動していない場合
ollama serve

# モデルがダウンロードされているか確認
ollama list

9.2 モデルのダウンロードが遅い

# より軽量なモデルを使用
ollama pull deepseek-r1:14b  # 32Bの代わりに14B

# models_config.jsonでデフォルトモデルを変更

9.3 メモリ不足エラー

32Bモデルには32GB以上のRAMが推奨
RAMが少ない場合は14Bモデルを使用
Docker使用時はメモリ制限を確認

9.4 データベースエラー

# データベースをリセット
rm sql_app.db
python backend/create_db.py

9.5 ORCID認証が失敗する

ORCID_REDIRECT_URIがORCIDの設定と一致しているか確認
開発時はORCID_SANDBOX=trueを設定
Client IDとClient Secretが正しいか確認

9.6 Web検索が動作しない

# 検索プロバイダーの状態を確認
python null_ai/db_enrichment_cli.py --list-search-providers

# DuckDuckGoはAPIキー不要で動作するはず
# Brave/TavilyはAPIキーが必要

9.7 フロントエンドがAPIに接続できない

# CORSの設定を確認（backend/app/main.py）
# allow_origins=["*"] または具体的なオリジンを設定

# 環境変数を確認
# frontend/.env
VITE_API_URL=http://localhost:8000

付録A: ファイル一覧と役割

コアモジュール

ファイル	役割
`null_ai/config.py`	設定管理（モデル、ドメイン）
`null_ai/model_router.py`	マルチLLMルーター
`null_ai/db_enrichment_cli.py`	DB拡充CLI
`null_ai/web_search_enrichment.py`	Web検索拡充
`null_ai/serverless_storage.py`	クラウドストレージ
`null_ai/cloud_db_setup.py`	クラウドDB設定

推論エンジン

ファイル	役割
`layer1_spatial_encoding.py`	空間座標エンコーディング
`layer2_episodic_binding.py`	エピソードバインディング
`judge_alpha_lobe.py`	α-Lobe（回答生成）
`judge_beta_lobe_basic.py`	β-Lobe（基本検証）
`judge_beta_lobe_advanced.py`	β-Lobe（高度検証）
`judge_correction_flow.py`	修正フロー
`hallucination_detector.py`	ハルシネーション検出

データ処理

ファイル	役割
`knowledge_tile_generator.py`	知識タイル生成
`iath_encoder.py`	IATHエンコーダー
`iath_decoder.py`	IATHデコーダー
`coordinate_mapper.py`	座標マッピング

付録B: 設定ファイル一覧

ファイル	用途
`.env`	環境変数（秘密情報）
`domain_schemas.json`	ドメイン定義
`medical_space_axes_definition.json`	医療ドメイン座標軸
`legal_space_axes_definition.json`	法律ドメイン座標軸
`cardiology_ontology.json`	循環器オントロジー
`legal_ontology.json`	法律オントロジー
`docker-compose.yml`	Dockerコンテナ設定

付録C: よく使うコマンド一覧

# ========== 起動・停止 ==========
./start_null_ai.sh              # 全サービス起動
./start_null_ai.sh stop         # 全サービス停止
./start_null_ai.sh status       # ステータス確認

# ========== DB拡充 ==========
python null_ai/db_enrichment_cli.py --domain medical --count 50
python null_ai/db_enrichment_cli.py --domain medical --web-search --count 10
python null_ai/db_enrichment_cli.py --all --count 30

# ========== 確認・一覧 ==========
python null_ai/db_enrichment_cli.py --list-models
python null_ai/db_enrichment_cli.py --list-domains
python null_ai/db_enrichment_cli.py --list-search-providers
python null_ai/db_enrichment_cli.py --domain medical --preview

# ========== クラウド設定 ==========
python null_ai/cloud_db_setup.py --provider supabase
python null_ai/cloud_db_setup.py --provider github --repo user/repo

# ========== テスト ==========
python test_judge_basic.py
python e2e_pipeline_test.py

このドキュメントは NullAI v1.0.0 に基づいています。 最終更新: 2024年11月24日

NullAI 総合ガイド

目次

1. システム概要

1.1 NullAIとは

1.2 主要コンポーネント

1.3 推論パイプライン

2. アーキテクチャ

2.1 バックエンド構成

2.2 フロントエンド構成

2.3 推論エンジン構成

2.4 データフロー

3. セットアップ手順

3.1 必要環境

必要なPythonパッケージ（LLM関連）

3.2 基本セットアップ

3.3 環境変数設定 (.env)

3.4 Ollamaセットアップ

3.5 データベース初期化

3.6 システム起動

方法A: 起動スクリプト使用（推奨）

方法B: 個別起動（開発時）

方法C: Docker Compose

3.7 アクセス

4. コマンドリファレンス

4.1 DB拡充コマンド

基本的な使い方

LLM推論によるDB拡充

Web検索によるDB拡充

4.2 知識タイル生成コマンド

4.3 クラウドDB設定コマンド

4.4 Web検索単独実行

4.5 テスト実行

5. API仕様

5.1 認証API

ユーザー登録

ログイン（JWTトークン取得）

ORCID認証開始

5.2 質問API

質問送信（REST）

レスポンス例

WebSocketストリーミング

5.3 ドメインAPI

ドメイン一覧取得（ゲストアクセス可）

特定ドメイン取得

ドメイン更新（Editor以上）

5.4 編集提案API

提案一覧取得（ゲストアクセス可）

提案作成（認証必須）

提案レビュー（Editor以上）

5.5 モデル管理API

モデル一覧取得

モデル接続テスト

6. 知識ベース管理

6.1 知識タイル構造

6.2 IATHファイル形式

6.3 樹木型メモリ構造（DendriticMemorySpace）

7. 認証システム

7.1 ユーザーロール

7.2 認証マークの種類

7.3 ORCID認証の設定

8. クラウドデプロイメント

8.1 サーバーレスストレージオプション

Supabase（推奨）

GitHub Storage

JSONBin

8.2 ストレージ比較

8.3 フロントエンドデプロイ

Vercel（推奨）

Netlify

GitHub Pages

9. トラブルシューティング

9.1 Ollamaに接続できない

9.2 モデルのダウンロードが遅い

9.3 メモリ不足エラー

9.4 データベースエラー

9.5 ORCID認証が失敗する

9.6 Web検索が動作しない

9.7 フロントエンドがAPIに接続できない

付録A: ファイル一覧と役割

コアモジュール