コーパスとデータパイプライン
エンリッチ(Enrich)
エンリッチは、すでに保存済みのデータに対して言語モデルを走らせ、派生フィールド - 要約・タグ・意思決定の事実 - を追加・改善する。GitHub からの取得は行わない。
この用語集は機械翻訳で、不正確な場合があります。
エンリッチ は、既存コーパスに対する LLM パスです。保存済みのリポジトリデータを読み、派生コンテンツを生みます。中立的なタグラインと要約、カテゴリとタグの提案、意思決定の事実、比較の物語などです。
保存済みデータ上で動く(GitHub からの取得なし)ため、パイプラインの進化に合わせてフィールドを埋め戻したり改善したりするために、エンリッチは再実行できます。
GraphCanon では
エンリッチは、生の GitHub 事実ではないグラフの部分を埋めます。実行はログに残り、チケット単位に絞れるため、作業は監査可能です。
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最終確認 2026-07-09