コード検索をvoyage-4-largeへアップグレードした理由_
私たちはコード埋め込みをvoyage-4-largeへ移行しました ―― 現在、公開RTEBコード検索リーダーボードのトップに立つモデルです。正直に言うと:私たちが受け入れているトレードオフ、実際に何をインデックス化しているか、そしてなぜプレミアムな埋め込みにお金を払うのか。
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アーキテクチャの決定事項、MCP実装のメモ、そしてこれほど手こずるはずのない些細なことへの愚痴もたまに。
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私たちはコード埋め込みをvoyage-4-largeへ移行しました ―― 現在、公開RTEBコード検索リーダーボードのトップに立つモデルです。正直に言うと:私たちが受け入れているトレードオフ、実際に何をインデックス化しているか、そしてなぜプレミアムな埋め込みにお金を払うのか。
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アーキテクチャ、オブザーバビリティ、MCPサーフェス設計、そして本番環境で生き残ったパターンについて。
私たちは約280言語のコードインテリジェンスに対応しています。人間の手でそのすべてを監査することはできません。そこで私たちは、言語の再帰的自己改善ループ ―― 抜き取り検査、LLM-as-judge、1点修正、再検証 ―― を構築し、抽出が単に「グリーン」であるだけでなく実際に正しくなるまで、隔離されたエージェント群でこれを回し続けています。
「parseConfigはどこで定義されているか」のようなクエリと「認証はどう動いているか」のようなクエリでは、求められる検索の種類が異なります。Maguyvaは意図を分類し、それに応じて4つの検索モダリティに重みを付け、重み付き相互順位融合で結果を統合します。
Claude CodeとCodexを1つのGrafanaスタックにOpenTelemetryとAlloyで配線し、トレースとログを使ってエージェントの挙動の問題を根源から見つけて直す。
Gitのコミットは構造化された変更履歴とアーキテクチャ上の意思決定記録になり、クエリ可能な組織の記憶としてAIエージェントへフィードバックされます。
私たちは3,500件のスキル候補を審査し、466個を採用しました。一貫性のあるAIエージェントのスキルライブラリを大規模に構築するための、体系的なマイニングと取り込みのループです。
エージェントシステムは、デフォルトでは不透明です。プログレッシブディスクロージャーは、素早いステータス確認からエージェント内部の全容や意思決定のトレースまで、オペレーターに階層化されたCLIビューを提供します。
AIエージェントは自信満々にハルシネーションを起こします。グラウンドトゥルースは、バージョン管理され、スコープが明確な事実であり、エージェントの振る舞いを現実につなぎとめます。私たちがどのようにそれを構築し、運用しているかを紹介します。
1つのオーケストレーターが、それぞれ異なるスキルと記憶を持つ専門AIエージェントへ作業を振り分ける。Orkestraが本番環境で46体のエージェントと466個のスキルをどう調整しているか。
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