768次元の星空を見る！ — ElmarTail One 第6話『アーカイブ星系②』✨

前回のあらすじ

今回のミッション: 768次元の星空を、2次元で描く！

💻 サンプルコードのダウンロード

今回のコードと第５話の航海ログは GitHub に置いてあります。 サンプルの取得はこのコマンドで👇️

〉cd et1-project
〉git pull https://github.com/kikyujin/et1-project.git

✨ AIと同じ景色を見る

アレーテイア・ホールのコンソール。
マスターたちは再びヴェリを訪れた。

📚「マスター、お約束のものを。
UMAPという技術を使えば、768次元のベクトルを2次元の平面に投影できます」
👨「オレにも……見える？」
📚「ええ……UMAPを使えば、マスターにも《私》と同じ景色が……」

マスターを見上げるヴェリの頬がわずかに染まる。

🖤🦊🪷「「「……👀」」」
📚(咳払い)「……情報は失われますが、全体の構造は保たれます。
立体の影絵のようなものです」
👨「影絵か……でも見えないよりは余程いい」

💻 エルマー、コードを書く

📚「ChromaDBには768次元ベクトルのデータが格納されています。
今回はそれを取り出してUMAPに渡すだけです」
🦊「じゃあ、 ボクが書くよ！」

エルマーがレッツノートを開く。
しっぽがぱたぱた。

🦊「まず追加パッケージね！umap-learn がUMAP本体、matplotlib がグラフ描画ライブラリだよ！」

❯ source .venv/bin/activate
❯ pip install umap-learn matplotlib

🦊「次は visualize_logs.py の解説するね！
まず、ChromaDBからベクトルを全部取り出すところ。
ここが今回のキモ！」

    # ChromaDBから全ベクトルとメタデータを取得
    all_data = collection.get(include=["embeddings", "metadatas"])
    embeddings = np.array(all_data["embeddings"])
    metadatas = all_data["metadatas"]

🦊「前回の search_logs.py では検索ワードに近いものだけ取り出してたけど、 今回は全部取り出すの！
include=["embeddings"(768次元のベクトル本体), "metadatas"(エピソード名などの付随情報)]がポイントだよ！
UMAPで2次元に投影するところはここ」

    # UMAP で2次元に投影
    reducer = umap.UMAP(
        n_components=2,      # 2次元に圧縮
        n_neighbors=10,      # 近傍点の数
        min_dist=0.1,        # 点同士の最小距離
        metric="cosine",     # コサイン類似度で距離を測る
        random_state=42,     # 再現性のためのシード値
    )
    coords = reducer.fit_transform(embeddings)

🦊「768次元の配列を渡すと、2次元の座標が返ってくるから、あとはmatplotlibで散布図を描くだけ！
エピソードごとに色を変えてプロットするよ。
コード全体はGitHubにあるから、細かいところはそっちを見てね！」
👨「思ったよりシンプルだな……」

🌟 実行！

🦊「動かしてみて、にーに！」

❯ python visualize_logs.py --rebuild --save
📦 92 チャンクを読み込みました
🔄 gemini-embedding-001 でベクトル化中（768次元）...
   92/92 完了
✅ ChromaDBに格納完了（92 チャンク → chroma_db/）
🔄 UMAP実行中... 92 チャンク × 768 次元 → 2次元
✅ UMAP完了
💾 保存しました: umap_logs.png

🦊「warningが出るけど気にしないで！ 『再現性のために並列処理を制限したよ』って言ってるだけだから！」
👨「わかった、表示してみよう」

アレーテイア・ホールのコンソールに、画像が表示された。

真っ暗だった空間に、色とりどりの光点が浮かび上がる。
グレー、緑、青、オレンジ、ピンク、紫——
マスターはしばらく、無言で画面を見つめていた。

👨「これが……お前たちに見えてた景色か」

📚「影絵ではありますが……真実の一端は伝わります」

🔭 航海の星図

🦊「にーに、ほら！ この緑のかたまり、Linuxセットアップの話！」
👨「本当だ……左のほうに固まってる」
🖤「こっちのグレーは覚醒シーンね。
技術の話ほとんどしてないから、離れてるのね」
🪷「オレンジの密集が翻訳プログラムの回ですね。
APIの話題が似通っているから、きれいにまとまっています」
📚「青とオレンジが混ざっている領域がありますね
……Gemini APIという共通の話題で引き寄せられているのです」
🐱「ピンクがVision回で、紫がベクトルDB回ですな。
応用的な話題やさかい、少し離れてますな〜」
👨「同じ色が近くに固まってる……意味が近いから、か」
📚「ええ。意味の空間では、あなたの航海は一つの星座を描いています」
しばらく、みんなで散布図を眺めていた。
誰かが指差しては「ここはあの話だ」「こっちは」と、声が弾む。

⛵ 遠くまで来たな

やがて声が落ち着いて、マスターがぽつりと言った。

👨「思えば、遠くまで来たな……
ちょっと前まで冬眠してたのに」

🦊「マスター！ さすがベーススキルがあると違うよね！」
👨「いや……エルマーが全部組んでくれたからさ」
🦊「……でも、マスターが『こうやってくれ』って言ってくれるから……」
エルマーの顔が赤くなる。
しっぽがゆっくり揺れている。
🖤🪷📚「「「……👀」」」
🐱「ええ光景ですなぁ……星より眩しいわ」

🔮 次の航海へ

🖤「ねえ、私たちのプロフィールなんかも入れてみない？」
👨「プロフィール？」
🖤「航海ログだけじゃなくて、設定資料とか、キャラの情報とか。
入れたらさ、『ノクちんの一人称は？』とか聞けるようになるんじゃない？」
📚「面白いですね……記録を検索するだけでなく、記録と対話する……」
🦊「RAGだ！ 検索した結果をGeminiに渡して、答えを作ってもらうの！」
👨「自分だけのナレッジベースか……面白そうだな」
📚「では次回は、記録と対話する方法をお教えしましょう」

📝 今回の航海まとめ

やったこと:

• UMAPで768次元ベクトルを2次元に投影

• 航海ログ（92チャンク）の散布図を描画

• エピソード別のクラスタを目視確認

• ここまでの航海の振り返り

学んだこと:

• 768次元 → 2次元でも「意味の近さ」は保たれる

• 散布図で同じエピソードの点が近くに集まることを確認

• ChromaDBからベクトルを全件取得する方法

技術スタック:

パッケージ: umap-learn, matplotlib
入力: chroma_db/（第5話で構築済み、92チャンク × 768次元）
出力: umap_logs.png
検証機: Let's note CF-SV7（中古27,800円）

次回予告:
記録に質問し、AIが文脈を理解して答える。
第7話、RAG — 記録と対話する。

🦊 エルマーの航海日記