GTP-5-mini を ツール呼び出し、コード記述、構造化データ を介したエージェントフローで非常にうまく活用できています。構造化データの方が、非構造化データよりも AI アプリケーションにとって簡単だと一般的に感じています！… 予想外でしたが！… ガードレール（ループ内のコード、ループ内の人間、ジャッジとしての LLM など）の方が簡単です。
高性能で低コストな gpt-5-mini と gpt-4o の詳細なウォークスルーについては、こちらをご覧ください…
Discourse に構造化データ機能をプラグインなどで組み込むことに興味がある方がいらっしゃいましたら、ご連絡ください。
Data Explorer への SQL/統計/データサイエンス用の NLP 拡張機能がその一例です… しかし、コンテナにロードされた読み取り専用の sqlLite や duckdb などの OLAP ファイルに対する自然言語クエリを可能にするツール/プラグイン/機能を持つことも可能かもしれませんか？… ちょっとした考えです… 