MLflow ドキュメント検索

ワークフロー

1. https://mlflow.org/docs/latest/llms.txt を取得して関連するページパスを見つける
2. 特定されたパスの .md ファイルを取得する
3. コード例をそのまま含めて結果を提示する

ステップ 1: llms.txt インデックスを取得

WebFetch(
  url: "https://mlflow.org/docs/latest/llms.txt",
  prompt: "Find links or references to [TOPIC]. List all relevant URLs."
)

ステップ 2: ターゲットドキュメントを取得

ステップ 1 から得たパスを使用し、常に .md 拡張子を付けて取得する:

WebFetch(
  url: "https://mlflow.org/docs/latest/[path].md",
  prompt: "Return all code blocks verbatim. Do not summarize."
)

アンチパターン

.html ファイルを使用しない — .md ソースファイルのみを取得する。

WebSearch を使用しない — 常に llms.txt から開始する。Web検索は古い情報またはサードパーティのコンテンツを返す。

曖昧なプロンプトを使用しない — 「完全なドキュメントを抽出する」は要約を許可してしまう。「すべてのコードブロックをそのまま返す。要約しない。」を使用する。

バージョン指定パスを使用しない — 常に /docs/latest/ を使用する。ユーザーが明示的に特定のバージョンをリクエストしない限り、/docs/3.8/ や他のバージョンを使用しない。

URL を推測しない — パスが llms.txt に存在することを常に確認してから取得する。推測でドキュメントパスを構築しない。

外部リンクをフォローしない — mlflow.org/docs 内にとどまる。GitHub、PyPI、またはサードパーティサイトへのリンクをフォローしない。

ソースを混合しない — MLflow ドキュメントのみを使用する。LangChain ドキュメント、OpenAI ドキュメント、または他の外部ドキュメントと組み合わせない。

非 GenAI トピックで llms.txt を使用しない — llms.txt インデックスは LLM/GenAI ドキュメントのみをカバーする。従来の ML トラッキング機能の場合、パスは異なる可能性がある。