Future Ready Talent MCP

เจ้าของผลงานเล่าไว้แบบนี้

https://viz-future-talent.vercel.app # Future Ready Talent MCP > เว็บ visualization และ knowledge search อยู่ใน [`web/`](web/README.md) > และใช้ evidence path เดียวกับ MCP server นี้ MCP evidence server สำหรับให้ **Codex CLI เป็นผู้ตอบคำถาม** เรื่อง Future Talent จากหลักฐานใน PDF, UTF-8 text datasets และ committed web snapshots โดยตัว server ทำเฉพาะ deterministic routing, semantic retrieval, relevance gating และส่ง provenance กลับให้ Codex ```text PDFs -----------------> page-aware chunks --------+ UTF-8 text files -----> paragraph-aware chunks ---+--> FastEmbed --> SQLite vector index web snapshots --------> paragraph chunks ---------+ question --> Codex CLI --> retrieve_future_talent --> router --> retrieval --> gate | evidence_ready ------------+ | +--> Codex สังเคราะห์คำตอบจาก evidence เท่านั้น ``` หลัง semantic retrieval ระบบจะใช้ graph ที่กำหนดด้วย Markdown `[[Wikilinks]]` ใน `knowledge-vault/` เพื่อขยายไปยัง source ที่สัมพันธ์กันสูงสุดตาม `max_hops` คะแนน `score` ที่ relevance gate ใช้ยังเป็น cosine similarity เดิม ส่วน `graph_path` เป็น เพียง navigation hint และไม่ใช่หลักฐานสำหรับ factual claim สำหรับผลแบบ top-6 ระบบ สงวนได้สูงสุดหนึ่งตำแหน่งให้ graph expansion เมื่อ cosine score ต่างจากผลอันดับแรก ไม่เกิน `FRT_GRAPH_MAX_SCORE_GAP` FastEmbed เป็นโมเดล embedding สำหรับค้นเอกสาร ไม่ใช่โมเดลที่เขียนคำตอบ โมเดลของ Codex session ที่เรียก MCP จะเป็นผู้เรียบเรียงคำตอบ จึ

โดย KanThanakhorn · ดูโพสต์ต้นทาง