静的サイトでの内部リンクにローカルLLMを活用する

ある開発者が、ローカルLLMの実用的なユースケースを共有しました:約400のMDXページを持つ静的ウェブサイトのサブディレクトリ内で、内部リンクを作成する方法です。すべてのページを手動で読み込んで関連する接続を見つける代わりに、ローカルモデルを使用してプロセスを自動化しました。
ワークフロー
開発者はまず、Claude Codeを使用して、すべてのMDXファイルのメタデータマップを作成するスクリプトを書きました。このマップには、タイトル、スラッグ、説明、タグなどの基本情報が含まれていましたが、リソースが過剰になるため、ページの完全なコンテンツは含まれていませんでした。
マップを作成した後、マップの4分の1を一度にGemma3 27Bモデルに渡して各ページを4回実行し、クエリを実行しました。モデルには、クエリ対象のメインページにリンクできる関連ページをマップから見つけるように指示されました。
問題と解決策
最初は、メタデータ内のタグがGemma3にとって広すぎて理解できず、ランダムなリンクが生成されました。開発者は、データの品質が問題であることを特定しました。
これを修正するために、彼らは再びClaude Codeを使用して、すべての投稿をモデルに渡し、事前定義されたセットからタグ付けする別のスクリプトを書きました。サイトをローカルで実行しながら、変更を公開する前に一貫性を確保するために、事前定義されたタグセットが尊重されていることを確認しました。
技術的な制約
このプロセスでは、発熱によるハードウェア管理に注意が必要でした。外気温が41°Cの状況で、コンピュータは急速に加熱し、開発者は単一の3090 TiのGPU過熱を防ぐためにスクリプトを何度も停止および再起動することを余儀なくされました。
タグ付けシステムを実装し、マップを再作成した後、テストしたページに対してリンクプロセスはスムーズに機能しました。開発者は、変更を公開する前にすべての400ページを手動で確認する予定です。
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 See Also

AIエージェントのためのメッシュアーキテクチャ:クライアント分離とプロジェクト間連携
マイクロエージェンシーを運営する開発者が、各クライアントに特化したAIエージェントを割り当て、それらがマークダウンファイルを介して通信するメッシュアーキテクチャについて説明しています。この仕組みにより、44のプロジェクトと14の組織にわたって、ドメイン知識の活用、プロジェクト間の調整、クライアント間の分離が実現されています。

規制産業におけるRAGボット導入から得られた実践的教訓
開発者が、建設、介護、鉱業におけるオーストラリアの職場コンプライアンス向けにRAG搭載AIアシスタントを導入した経験から得た貴重な教訓を共有します。主な洞察には、クエリ拡張技術、文書タイトルマッチング、プロンプトの階層化、インフラ設計の決定が含まれます。

ミセのAIエグゼクティブシステム:ガバナンスフレームワークとエージェントスコアリング結果
あるレストラン経営者がClaude Codeを使用して給与計算自動化のためのAIエグゼクティブシステムを構築し、8人のAIエグゼクティブに人事記録、ストライク記録、三振退場ポリシーを備えさせました。このシステムはAgent Madness 2026で91.5/105点を獲得し、90点以上を記録した唯一のエントリーとなりました。

100の並列Claudeエージェントがリバースエンジニアリングするオープンソースマーケティング:r/ClaudeAIのプレイブック
開発者が100個のClaude+Codexセッションを並行実行し、自身のオープンソースプロジェクトがなぜゼロupvoteだったかを分析。エージェントは7項目のマーケティング戦略書を返し、Anthropicのプラグインレジストリを低競合チャネルとして発見した。