Evidence Pre-fetchとは何ですか?

ChatGPT / Claude / Cursorが回答を書く前に、根拠だけを先に取るワークフローです。

定義

Evidence Pre-fetchは、LLMが文章を書く前に、制度候補、出典URL、取得時刻、content hash、provenance、併用ルール、既知の欠落を取得する手順です。jpciteは回答文を作らず、AIが引用できる入力packetを返します。

jpciteが返すもの

  • records[]: 制度・法人・出典の構造化record
  • source_url / source_fetched_at: 出典と取得時刻
  • corpus_snapshot_id: どのデータ状態で答えたか
  • quality.known_gaps[]: 未接続・未検証の情報
  • compression: packetの推定token数と、caller supplied baselineがある場合の参考比較

推奨tool chain

  1. search_programsで候補を絞る
  2. get_programまたはbatch_get_programsで詳細を取る
  3. get_evidence_packetでAIに渡す根拠packetを作る
  4. AI側ではsource_urlとsource_fetched_atを回答に併記する

限界

jpciteは外部LLM APIを呼びません。packetのtoken estimateはheuristicであり、各providerの請求token数ではありません。削減効果は、ユーザーが本来どの資料をLLMへ渡していたかによって変わります。

最初に試す

Playgroundで3回の無料ライブ検証を使い、候補検索、出典確認、Evidence Packetの順に試してください。