[自分で学びながら作りました。] 四柱推命の判定はコードで、解釈はLLMで行う四柱推命サービス、バンウルダン

こんにちは、四柱推命レポートサービス「バンウルダン」を作っています。
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なぜ作ったのか？

四柱推命は、LLMに丸ごと任せるには最悪のドメインです。もっともらしい記述を作るのは得意ですが、万歳暦の計算、五行、用神の判定のように「正解がある部分」に幻覚が混じった瞬間、信頼が崩れると考えています。また、用神の計算方法には、抑扶用神法、調候用神法、通関用神法、病薬用神法などさまざまな方法があり、それによって解釈も変わります。そのため、AIに「私の用神はこれです〜」と渡してしまうと、AIが誤った記述をしてしまうおそれがあります。

既存のAI四柱推命サービスを使ってみると、同じ生年月日なのに見るたびに用神や記述が変わることがよくあり、これを構造的に防ぎたいと思いました。

どう作ったか — 「判定はコードが、記述だけLLMが」

• 万歳暦エンジン（決定論）: 五行の重み、十星、十二運星、神殺、大運/歳運の計算はすべてコードです。出生地域による真太陽時補正もコア側で全て処理します。
• 判定レイヤー（決定論）: 恋愛・仕事・財運・健康の判定と月ごとの流れまでコードが決定します。LLMはこの結果を覆せません。
• LLMは個別化された記述のみ: 「この気がこの人にどう作用するか」だけを書きます。概念の定義（「十星とは〜」）はハードコードされた辞書がレンダリングするので、この領域はトークン0・幻覚0です。
• ガードレール: パース → スキーマ検証 → 禁止語/トーンチェック → エンジン結果と照合するファクトチェック → 失敗時は再試行 → レポートを5つのグループに分けて並列生成し、遅延を減らしました。

作りながら学んだこと

• プロンプトに「するな」のリストを増やすより、そもそもLLMが決定できないように入力と役割を狭めるほうがはるかに効果的でした。
• 決定論レイヤーが厚くなるほど、LLMコストと再試行率が一緒に下がりました。幻覚対策はそのままコスト最適化でもありました。
• 四柱推命は予言書ではありません。ビッグデータにすぎず、ただ自分が生まれた時刻に応じた気の流れであり、それを知って対処することが、自分の人生に役立つ方向だと判断しました。

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最後に、猫はとてもかわいいです。 😺😺