qrouter

科学的知識のための量子自然言語検索。

研究成果物：クエリとテキストの両方を量子状態（変分回路にコンパイルされたDisCoCatテンソル図）としてエンコードし、Born則の重なりを通じてランク付けすることで、関連するテキストへルーティングします。現在は古典的にシミュレーション可能ですが、Quantinuum Hシリーズや（埋め込みを用いて）Xanaduフォトニックプロセッサでも実行できるように設計されています。

ライブデモ: https://qrouter.ask-meridian.uk

$ curl 'https://qrouter.ask-meridian.uk/rank?q=photons+going+through+barriers&top_k=3'

ホスティングアーキテクチャ（共有VM上のsystemd + Cloudflare Tunnel）およびサーバーを stub バックエンドと lambeq バックエンド間で切り替える方法については、docs/deploy.md を参照してください。

ステータス

仮称。初日の足場。製品ではありません。安定していません。まだ独自の意見すら持っていません。

これは何であり、何ではないか

であるもの: 構成的量子意味構造（Coeckeらによる）が、古典的な密ベクトル埋め込みとは意味的に異なる検索動作をもたらすかどうかを検証する実験。特に、スケールよりも幾何学的構造が重要となる小規模なコーパスにおいて。

ではないもの: より高速な検索エンジン、より優れた埋め込みモデル、あるいは本番環境で使用すべきもの。量子回路シミュレーションは、古典的なハードウェア上での cosine(a, b) よりも低速です。重要なのは「構造が重要かどうか」であり、「高速かどうか」ではありません。

スタック

• Python 3.12+

• lambeq — DisCoCat構文解析 + 回路コンパイル

• PennyLane — 変分量子回路 + 自動微分

• JAX — 勾配（lambeqはこのバックエンドをサポートしています）

• pytest, ruff

• 環境管理用 uv

初週の計画

1. 1〜2日目: Coecke「Mathematical Foundations of QNLP」(2020) + Lorenzら「QNLP in Practice」(2023) を読む。lambeqのMNISTチュートリアルを実行する。

2. 3〜4日目: arXivのquant-phアブストラクト50件 → DisCoCat構文解析 → シミュレートされた回路 → ペアごとのBorn則の重なり → トイ検索デモ。

3. 5〜6日目: MCP stdioに接続し、qrouter がClaude / Cursor / Windsurfからツールとして呼び出せるようにする。

4. 7日目: 決定 — 純粋なQNLPを深掘りするか、フォトニックリザーバーフロントエンドへ分岐するか。

参考文献

• Coecke, B., de Felice, G., Meichanetzidis, K., Toumi, A. (2020). Foundations for Near-Term Quantum Natural Language Processing.

• Lorenz, R., Pearson, A., Meichanetzidis, K., Kartsaklis, D., Coecke, B. (2023). QNLP in Practice: Running Compositional Models of Meaning on a Quantum Computer. JAIR 76.

• Quantinuum lambeq: https://github.com/CQCL/lambeq

ライセンス

MIT (LICENSEを参照)。