Discourse AI ボットは、投稿に RAG (Retrieval Augmented Generation) を利用するため、ボットが有効になっている場合、各投稿には埋め込み（ベクトル空間表現）が関連付けられているはずです。これらの埋め込みに API 経由でアクセスできると便利です。
Discourse で AI を使用する人が増えるにつれて、現在利用できない機能が必要になる場合があります。AI は通常、投稿の埋め込みを必要としますが、これは AI ボットがアクティブな Discourse サイトには既に存在するため、これらの既存の埋め込みを複製するのではなく利用するのが理にかなっています。
Discourse AI ボットが外部データにアクセスできるようになっていることを期待していましたが、その機能に関する情報はまだ見つかっていません。そのため、ChatGPT Plus 用の カスタム GPT の作成を検討しており、既存の埋め込みを活用したいと考えています。
APIがこの特定のユースケースで利用できない場合でも、データエクスプローラー（ai_で始まるテーブル、例：ai_topic_embeddings）を使用してSQLクエリを作成し、APIを使用してクエリの結果を取得することができます。
これは現在サポートされています。エンドポイント:
https://SITENAME/discourse-ai/embeddings/semantic-search.json?hyde=false&q=YOURQUERY
ベクトル類似性検索を実行します。
これもカスタム AI ツールを使用して現在サポートされています。
ありがとうございます！
これは、これがなぜ重要なのか、クエリの構築方法（プロンプトのようですね）、そしてDiscourseフォーラムを強化するためにどのように使用できるのかについてのチュートリアルがあれば役立つでしょう。
また、AIモデルをOpenAI GPTからClaudeに変更した場合、埋め込み（embeddings）は異なるため、そのような変更の影響はチュートリアルで言及する必要があります。
私はZulipフォーラム（Lean）によく参加していますが、DiscourseのAI機能が恋しいです。（Zulip feature matrix）
これは機能が存在しないことを意味します。
DiscourseのスタッフのAIによる機能拡張に敬意を表します。
私の記憶が正しければ、これは無料で使用できるのは、埋め込みのコストが非常に安くなったため、請求する価値がないからです。
もちろん、Discourseのスタッフはこの声明を明確にする必要がありますが、他の人もその答えに驚くかもしれません。
好奇心から、私がTrust Level 1（ベーシックユーザー）であるDiscourseサイトでURLを試したところ、クエリは機能しました。
これはデフォルトで有効かつ利用可能であるように見えるため、このような技術がインターネットを使用する視覚障害者にとって有益かどうかを考えてしまいます。これは明らかに彼らにとって勝利であり、点と点が結びついた場合、つまり彼らがこれに気づけば、彼らや他の人がそれを利用して彼らを助けることができます。
そのため、OpenAIフォーラムの視覚障害者向けのトピックにこれを記載しました。
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