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Tutorial 01 Welcome
May-Kirihara edited this page Apr 21, 2026
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GaOTTT にはじめて触れる方への、ゆっくり進むガイドです。Python や開発をしたことがなくても大丈夫。LLM が好きで、もっと深く付き合いたい人 が対象です。
LLM には記憶がありません。 毎回のセッションで、あなたが誰なのか、前回何を話したか、好きなものは何か、全部忘れてしまいます。
GaOTTT をつなげると、LLM は 過去の会話を覚えていられる ようになります。
- 🌟 「前回話した〇〇の続きから」と言えば、LLM が思い出してくれる
- 🌟 あなたの好み・口調・大切にしている価値観を覚えていてくれる
- 🌟 セッションをまたいで「進行中のタスク」を管理できる
- 🌟 何度も思い出した記憶ほど、強く残るようになる(重力で記憶が育つ)
- 🌟 関係ないと思っていた記憶同士が、ある日突然つながる発見がある
LLM が あなた専用のジャーナル + メモ帳 + 内省パートナー を持つようになる感覚。 書いた内容が時間とともに重みを持ち、似た想いが互いに引き寄せ合っていく。
公式の説明はちょっと難しいですが、要するに 「LLM にあなた専用の長期記憶をつけるツール」 です。
事前にこれだけ用意してください:
-
✅ パソコン (Mac / Windows / Linux)
- 最近の機種なら大丈夫です(メモリ 4GB 以上推奨)
- 約 4GB の空き容量(モデルファイルが約 1.2GB + データ)
-
✅ LLM Desktop アプリ
- これが GaOTTT と接続する相手です
-
✅ インターネット接続(初回のみ)
- モデルファイルをダウンロードするのに必要
- 1 度ダウンロードしたら、以降はオフラインでも動きます
- 📝 ターミナル(コマンドを打つ画面)に少しでも触れたことがある
- ほぼ初めてでも大丈夫。次のページで丁寧に説明します
- Mac の方: 「ターミナル.app」
- Windows の方: 「PowerShell」
- ❌ プログラミングの知識
- ❌ Python の経験
- ❌ Git の知識(なくても進めるよう手順書きます)
これから 6 ページかけて、こういう順番で進みます:
| ページ | 内容 | だいたいの所要時間 |
|---|---|---|
| 1. Welcome(このページ) | これから何をするかの全体像 | ✅ もう読んでます |
| 2. Install | Python と GaOTTT をパソコンに入れる | 15〜30 分 |
| 3. Connect | LLM Desktop に GaOTTT を繋ぐ | 5〜10 分 |
| 4. First Conversation | 「ちゃんと動いてるよ」を確認 | 5 分 |
| 5. Everyday Use | 普段の使い方の実例集 | 読み物として |
| 6. When Stuck | 困ったときどうするか | 困ったら戻ってきてください |
合計 だいたい 30 分〜1 時間 で「動く」状態まで持っていけます。
途中でうまくいかないことが普通にあります。それは、あなたが下手だからではなく、私たち(書き手)が想定しきれてないだけです。
- エラーメッセージが出ても、怒られているわけではありません。コンピュータが「これじゃわからないよ」と言っているだけ
- 1 つずつ、ゆっくり進んでください
- 詰まったら 6. When Stuck を見たり、LLM さん本人に「GaOTTT のインストールでこんなエラーが出た」と聞くのも有効です
それでは、行きましょう ✨
(formerly GER-RAG)
- 1. Welcome
- 2. Install GaOTTT
- 3. Connect Your Client
- 4. First Conversation
- 5. Everyday Use
- 6. When Stuck
- As Long-Term Memory
- As Task Manager
- As Persona Base
- As Narrative Engine
- Multi-Agent Setup
- Per-Project DBs
- Multiverse (1人1宇宙)
- Ambient Recall
- Visualization
- Server Setup
- Multiverse 運用プレイブック(統合)
- Multiverse クイック健康チェック(パニック時)
- Multiverse Setup (MV3)
- Multiverse Import Universe
- Control Plane (MV4)
- Backup & DR (MV5)
- Resource Requirements (VRAM/RAM/Disk)
- Tuning
- Ingestion (files & chat history)
- Migration (upgrade)
- Compact & Backup
- Isolated Benchmark
- Performance Testing (7-tier)
- Troubleshooting
- Roadmap
- Backend Phase A/B/C
- Phase D — Persona & Tasks
- Phase G — Memory Genesis
- Phase H — Wave Seed Redesign
- Phase I — Free Star Movement
- Phase J — Persona-Anchored Retrieval
- Phase K — Stellar Supernova Cohort
- Phase L — Hybrid Retrieval
- Phase M — Mass Conservation
- Phase N candidate β — Mass Evaporation
- Phase O — TTT Observability
- Phase P — Pressure Terms (Λ + Langevin)
- Phase Q — Orbital Mechanics (Rosette Orbits)
- Phase Q2 — Gravitational Scale Matching
- Phase T — Semantic Requalification
- Phase U — Review Hardening
- Observation Apparatus Refinement
- Observation Apparatus Round 2 (dogfooding 2026-06-12 起点)
- Hardening — Concurrency & Persistence
- Ambient Recall Enrichment
- Ambient Recall Refinement (Phase A 由来)
- Ambient Recall Lateral Association (〇〇といえば〜)
- Accretion Recall (降着想起・〇〇ってなんだっけ)
- Synaptic Pruning (連想の忘却・edge decay)
- Save Candidates Hook (ambient-recall の write-side 対称)
- Lens Hygiene (ambient block の漏れ防止)
- Instruction Surface Hygiene (指示表層と hook harness)
- Query as Mass Distribution
- Multiverse Scale-Out (大規模化・1人1宇宙)
- SKILL.md Improvement
- Embedder Comparison (RURI vs RikkaBotan)