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title: "AIのロードマップ"
description: "NibiruのAI統合が進んでいるところ——RAGベースのOracleから生産環境で微調整されたLoRAへと移行する計画。"
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Nibiruの野心：独自の知識で微調整されたモデルを備えた**最初のPHPフレームワーク**として、開発体験の一等級の一部として提供すること。このページでは、そのステップが追跡されています。

## フェーズ 1 — 今日: RAG オラクル ✓

- [x] Markdown chunker with H2/H3 boundaries.
- [x] OpenAI embeddings (`text-embedding-3-small`).
- [x] Vector index as a single JSON file.
- [x] Astro endpoint `/api/oracle` calling Claude with retrieved context.
- [x] Floating chat widget on every doc page.
- [x] Multilingual (EN/DE/JA/ES/FR) input + output.

**なぜ最初に。** RAGは訓練なしで動作し、コンテンツサイズとともに線形的に拡大し、非常に安価です。ドキュメントの編集は同じ時間で回答品質を向上させます。

## フェーズ 2 — 次に: 公開コーパス + LoRAレシピ

- [ ] `npm run build:corpus` が `main` に含まれています（instructions/chat/chunks JSONL）。
- [ ] Hugging Face データセット (`nibiru-framework/docs-corpus`) を公開しました。
- [ ] Llama 3.1 8B の Axolotl YAML を参照してください。
- [ ] Qwen 2.5 7B と Mistral Nemo 12B のレシピを参照してください。
- [ ] 評価セット：200 問の手作業で評価された Nibiru の質問と正解が含まれています。

**なぜ2番目なのか。** コーパスがドキュメントから再現できるようになると、誰でもトレーニングできます。私たちはドキュメントを真実の源とし、コーパスを派生した成果物として扱います。

## フェーズ 3 — 続き：ホストされた LoRA エンドポイント

- [ ] 公開コーパスで最初のパスのLoRAを訓練する。
- [ ] `/api/oracle` に vLLM を通じて提供し、機能フラグを使用する。
- [ ] Claude (RAG) と LoRA (RAGなし) と LoRA + RAG の並行表示 UI。
- [ ] テレメトリ: ユーザーが質問タイプごとにどのフォームを好むか。

**なぜ第三なのか。** 対比表示は、LoRAが役立つ（ニブルの慣用句）場所と、長文のコンテキストや新規編集がまだ再トレーニングされていない場所を明らかにします。

## フェーズ4 — 最終的には: エディターエージェント

- [ ] PHPStorm プラグイン：コントローラーをハイライトし、Oracle にそれをモジュールに変換してもらう。
- [ ] CLI エージェント：`./nibiru ask "このコントローラーを JSON エンドポイントとして書き直す"`。
- [ ] PR レビュー ボット：フレームワークフォークのプルリクエストで Nibiru 固有の変更点を説明する。

## フェーズ 5 — 意欲的：アクティブな学習

- [ ] チャットウィジェットでのユーザーフィードバック（👍 / 👎）は、プライベートデータセットに一行を書き込みます。
- [ ] 週次のレビュー・キューは低評価の回答を人間による注釈のために表示します。
- [ ] 改善された回答は次のトレーニングサイクルでコーパスに戻ります。

## どのようにお手伝いできますか

- **Oracleに難しい質問をして**、回答を評価します。
- **GitHubリポジトリ**（[https://github.com/alllinux/Nibiru](https://github.com/alllinux/Nibiru)）で不足しているトピックの問題を開きます。
- **翻訳を貢献** — 翻訳されたドキュメントページは、並行コーパスの行としても機能します。
- **公開されたコーパスでLoRA微調整を試す** — 結果を共有してください。
