生成AIを使える価値に変えるために、Agent / RAG / Memory / Evaluation を軸とした実験基盤と、
それを伝わるUIとプロダクト体験に落とす実装に取り組んでいます。
個人開発では、Router / Memory / Eval を含む再現可能な検証環境を作り、
動くデモ + bench + metrics + evidence log で改善を進めています。
LLMの応答スタイルを persona = policy として扱い、Router（state × task）で切り替えながら、
MemGPT型メモリと AgeMem gate を組み合わせて 再現可能な評価 を行う実験基盤です。
- Repo: https://github.com/sikanoumi/NeuroLikeLab
- Release:
v0.3-router1 - Highlights: router / memory / evaluation / UI demo / metrics snapshot
自由記述をラベルやスコアではなく、個人固有の色の流れとして返す非裁定インターフェースです。
Next.js / FastAPI / SQLite で、入力・分析・履歴表示まで含む MVP を実装しました。
- Repo: https://github.com/sikanoumi/inner-palette
- Highlights: AI × UI / personalized palette / history / quiet interface
- Backend: Python / FastAPI
- Frontend: Next.js / TypeScript / UI prototyping
- LLM: OpenAI API / local LLM
- RAG: FAISS / Vector Search
- Memory: Redis / structured memory design
- Evaluation: JSONL metrics / reproducible benches
- Infra / Tools: Azure / GitHub / SQLite
- Applied AI / LLM feature implementation
- Agent / RAG / Memory design
- Evaluation-first development
- Turning AI systems into usable product experiences
- GitHub: https://github.com/sikanoumi