ChatGPT Custom GPT と連携する

jpcite は RAG の置き換えではなく、制度 evidence を構造化 packet として供給する packet bank です。長い PDF・複数の官公庁ページ・検索結果を LLM へ毎回渡す前に、出典 URL・取得時刻・known gaps・互換 / 排他ルール付きの小さい Evidence Packet を返します。caller supplied baseline がある場合は、input-context estimates と break-even をあわせて返し、Custom GPT が根拠と文脈量の前提を説明しやすくします。

Custom GPT は自然文の説明を作る場所、jpcite は根拠データを取りに行く場所として分けると安定します。制度 PDF や自治体ページを毎回 GPT に長文投入する代わりに、jpcite が制度 metadata、出典 URL、取得時点、注意点を短い JSON で返します。これにより、GPT の出力は引用可能な根拠に寄せやすくなります。トークン量や読み込み待ちへの効果は、モデル、プロンプト、検索設定、キャッシュ状態によって変わります。

Action 設定

ChatGPT GPT エディタの Configure → Actions → Import from URL に以下を貼り付けます。これは Action 向けの安全な subset で、請求・Webhook・アカウント管理系 endpoint は含みません。

https://jpcite.com/openapi.agent.gpt30.json

認証

本番運用は Authentication → API Key → Custom を選び、header 名を X-API-Key、値を jc_... にします。匿名利用枠は認証なしで動作します。

プライバシーポリシー URL

https://jpcite.com/privacy.html?src=gpt_custom

動作確認

プレビュー欄でプロンプトを送り、Action 承認後にレスポンスが返れば接続完了です。

Evidence Packet 用の指示文

Custom GPT の Instructions には、次のように「回答前に根拠を取る」ルールを入れます。

日本の補助金・融資・税制・認定・入札・法令・行政処分・適格請求書など、
日本の公的情報について答える前に、source_url や source_fetched_at が必要な場合は jpcite Actions を使ってください。
一般的な文章作成、翻訳、雑談、日本の公的情報と関係ない質問、
最終的な法務・税務・申請判断では jpcite を呼ばないでください。
長いPDFや公式ページを読む代わりに使う場合、元の入力token数が分かれば
source_tokens_basis=token_count と source_token_count を渡し、
PDFページ数だけ分かる場合は source_tokens_basis=pdf_pages と source_pdf_pages を渡してください。
回答では source_url、source_fetched_at、corpus_snapshot_id、known_gaps、recent_changes があれば併記してください。
Evidence Packet の compression は、caller baseline に基づく input-context estimates として、
根拠取得前後の文脈量を説明するために使ってください。

PDFを読む前の比較

長いPDFや公式ページをGPTへ投入する前に、jpciteのEvidence Packetを取得できます。比較対象の入力token数を測れる場合は source_tokens_basis=token_count と source_token_count を渡します。PDFページ数だけ分かる場合は source_tokens_basis=pdf_pages と source_pdf_pages を渡します。これは文脈量の参考推定であり、providerの請求token数ではありません。