RAGでのデータ整形(改行・インデント)がLLMの回答精度に与える影響を検証した - $shibayu36->blog;

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slack-explorer-mcpでは、該当メッセージのpermalink URLをレスポンスで返さずに、利用側のAI Agentで組み立ててもらっている。なぜなら、permalinkをメッセージごとに返してしまうとトークン消費量が非常に多くなってしまうからだ。permalinkは他で返しているデータで再構築できるため省略し、利用側で組み立ててもらうことでトークン節約をしている。しかし、この方法だとうまくいったりうまくいかなかったりという現象が起きていた。 slack-explorer-mcpは現状はoneli…