Riemann 接続

多様体$M$の$(0,2)$型テンソル場$g$であって, 各点$p\in M$で$g_p$が$T_pM$の内積となっているものをRiemann計量といい, Riemann計量$g$が与えられた多様体$M$のことをRiemann多様体と呼んだことを思い出す。

Definition.
Riemann 多様体は、$(M,g)$の各座標近傍$(U;x^1,\ldots,x^n)$において、
\[ \Gamma_{ij,k} := \Gamma_{ij}^{l}g_{lk}= \frac{1}{2} (\partial_i g_{j,k} + \partial_j g_{k,i} – \partial_k g_{i,j} )\]である$M$のAffine接続をRiemann接続、Levi-Civita接続という。また、この接続が定める$M$上の平行移動をLevi-Civita平行移動という。

各座標近傍において, 上で定義された関数の組$\{ \Gamma_{ij}^{l} \}$がAffine接続を定めること, すなわち座標変換規則をみたす。これは、たとえば服部多様体 p.196に載っている。が、一応昔示したノートがあったので貼っとく。(一応自分でも確かめてみてください)

なんか内積の座標変換表示と逆行列の座標変換行列を用いて、元の座標でどう$\Gamma_{ij,k}$が書けるかをみてる感じです。

$\Gamma_{ij,k}$は$\nabla_{\partial_i}\partial_j$と$\partial_k$の内積
$\Gamma_{ij,k}=\Gamma_{ij}^{l}g_{lk} = g(\nabla_{\partial_i}\partial_j, \partial_k)$である。実際,
\[ g(\nabla_{\partial_i}\partial_j, \partial_k)= g( \Gamma_{ij}^{l}g_{lk}, \partial_k )= \Gamma_{ij}^{l} g(\partial_l, \partial_k )=\Gamma_{ij}^{l} g_{lk}\]

\[ \partial_kg_{ij}-\Gamma_{ki,j}-\Gamma_{kj,i}=0\]

\[ 2(\Gamma_{ki,j}+\Gamma_{kj,i})=\{ (\partial_k g_{j,j} + \partial_j g_{k,j} – \partial_j g_{k,i} )+ (\partial_k g_{j,i} + \partial_j g_{k,i} – \partial_i g_{k,j} ) \}=2\partial_kg_{ij} \]

\[Xg(Y,Z)=\sum_{k=1}^{n}X^k\left( \frac{\partial}{\partial x^k} \right) g(\sum_{i=1}^{n}Y^i \left( \frac{\partial}{\partial x^i} \right) ,\sum_{j=1}^{n}Z^j\left( \frac{\partial}{\partial x^j} \right) )= \sum_{k=1}^{n} \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} X^k Y^i Z^j (\Gamma_{ki,j}+\Gamma_{kj,i})\] ここで,
\[ X^k Y^i\Gamma_{ki}^{l}g_{lj}= g(\nabla_{(X^k \frac{\partial}{\partial x^k} )} (Y^i \frac{\partial}{\partial x^i}) , \partial_j) \]

ここで,
\[ X^k Z^j\Gamma_{kj}^{l}g_{li}= g(\nabla_{(X^k \frac{\partial}{\partial x^k} )} (Z^j \frac{\partial}{\partial x^j}) , \partial_i) \] だから、結果として,
\[ Xg(Y,Z)=g(\nabla_X Y,Z) + g(\nabla_X Z,Y) \]

(自己平行)部分多様体

Affine接続$\nabla$をもつ$n$次元多様体$N$, $M$を$N$の$m$次元部分多様体とする。一般に,
\[ (\nabla^N_{X}Y)=(\nabla^N_{X}Y)^{\top} +(\nabla^N_{X}Y)^{\perp} \] と分解できる。この分解した一項目を
$(\nabla^M_{X}Y)$, $(\nabla^N_{X} Y)^{\perp}$を $ B(X,Y) $と書くことにし, $B(X,Y)$を第二基本形式と呼ぶ。つまり,
\[
(\nabla^M_{\partial^{i}}\partial^{j}) = (\nabla^N_{\partial^{i}}\partial^{j})^{\top} = \sum_{k=1}^{m} \Gamma_{ij}^k \, \partial^{k}
\] つまり, 計量を考えると,
任意の$Z\in TN$に対して,
\[g((\nabla^N_{X}Y), Z)=g((\nabla^N_{X}Y)^{\top} +(\nabla^N_{X}Y)^{\perp} , Z)= g((\nabla^M_{X}Y), Z)\] となる. 逆に、この関係から、$(\nabla^M_{X}Y)$を定義づけることも計量があるときはできる。

Remark.
$\iota:M\to N$を用いて誘導される誘導接続を、この場で定義しても良い(cf.  藤岡のchap.6, 幾何学的変分問題/西川 青季 を参照)が、今は別にそこまでいらないのでこういう定義にしておく。
Definition.
Affine接続$\nabla$をもつ多様体$N$, $M$を$N$の$m$次元部分多様体とする。$M$がAffine接続$nabla$に関する$N$の自己平行部分多様体であるとは,
任意の$p\in M$, $X, Y \in \mathcal{X}(M)$に対し,
\[(\nabla_{X}Y) \in T_pM\] であるときに呼ばれる。つまり, 第二基本形式$B(X,Y)$が$0$の場合に、$M$は自己平行部分多様体と呼ばれる.

平坦な多様体とAffine cordinate

Definition.
Affine接続$nabla$をもつ多様体$M$において, 曲率テンソル$R$も捩率テンソル$T$も共に恒等的に$0$となるとき, $M$は$\nabla$-平坦であるという.
Example.
1次元の可微分多様体は、どのようなAffine接続であっても平坦である。実際, 曲率テンソルと捩率テンソルの性質から$R^{l}_{ijk}=-R^{l}_{jik}$, $T^{l}_{ij}=-T^{l}_{ji}$が常に成立することに注意すると、次元が$1$ならば$i=j$になるのだから, $R=0$, $T=0$である.
Definition.
Affine接続$\nabla$をもつ多様体$M$の座標近傍$(U;x^1,\ldots,x^n)$において, 接続係数$\{\Gamma_{ij}^k\}$が全て恒等的にゼロとなるとき, $(U;x^1,\ldots,x^n)$を(局所)$\nabla$-Affine座標近傍という.
Remark.
曲率や捩率はテンソル場だから、それがゼロになるかどうかは座標の取り方に依らない幾何学的性質である。一方、接続係数はテンソルではないから、$\Gamma_{ij}^k(p)=0$が全ての$p\in U$で成り立つという性質は、座標の取り方に依存する。
Theorem.
Affine接続$\nabla$をもつ多様体$M$において, 次の条件は同値である。
$M$は$\nabla$-平坦である
$M$の各点周りに$\nabla$-Affine座標近傍が存在する.
[proof] $\textrm{(ii)} \Longrightarrow \textrm{(i)}$
接続係数が恒等的にゼロとなる局所座標系があったならば、その座標系に関する曲率及び捩率の成分は共にゼロになるから(i)が導かれる。

$\textrm{(i)} \Longrightarrow \textrm{(ii)}$を示す。任意の座標近傍$(U;x^1,\ldots,x^n)$に対し, ある座標近傍$(V;\xi^{1},\ldots,\xi^{n})$が存在して,
$U\cap V$で
\[0=\Gamma_{ab}^c=\frac{\partial x^i}{\partial {\xi}^a}\frac{\partial x^j}{\partial {\xi}^b}\frac{\partial {\xi}^c}{\partial x^k}\Gamma_{ij}^k+\frac{\partial^2 x^l}{\partial {\xi}^a\partial{\xi}^b}\frac{\partial {\xi}^c}{\partial x^l}\quad (1\leq a,b,c\leq n)\] となることを示せばいい。
自明な恒等式(↓コレは$lj$を使って$(l,j)$成分を表している行列であることに注意。)
\[\frac{\partial x^l}{\partial {\xi}^b}\frac{\partial {\xi}^b}{\partial x^j}=\delta_{j}^i\] の両辺を$x^i$で偏微分して
\[\frac{\partial^2 x^l}{\partial {\xi}^a\partial{\xi}^b}\frac{\partial {\xi}^a}{\partial x^i}\frac{\partial {\xi}^b}{\partial x^j} + \frac{\partial x^l}{\partial {\xi}^b}\frac{\partial^2 {\xi}^b}{\partial x^i \partial x^j} = 0\] だから、両辺にJacobi行列$(\frac{\partial {\xi}^a}{\partial x^i})$, $(\frac{\partial {\xi}^b}{\partial x^j})$の逆行列を掛けて
\[\frac{\partial^2 x^l}{\partial {\xi}^a\partial{\xi}^b} = -\frac{\partial x^i}{\partial {\xi}^a}\frac{\partial x^l}{\partial {\xi}^d}\frac{\partial x^l}{\partial {\xi}^b}\frac{\partial^2 {\xi}^b}{\partial x^i \partial x^j} \] この式を最初の式に代入すると,
\begin{align}
0 &=
\frac{\partial x^i}{\partial \xi^a} \frac{\partial x^j}{\partial \xi^b} \frac{\partial \xi^c}{\partial x^k} \Gamma_{ij}^k

\left(
\frac{\partial x^i}{\partial \xi^a} \frac{\partial x^j}{\partial \xi^b}
\frac{\partial x^l}{\partial \xi^d} \frac{\partial^2 \xi^d}{\partial x^i \partial x^j}
\right) \frac{\partial \xi^c}{\partial x^l} \\
&=
\frac{\partial x^i}{\partial \xi^a} \frac{\partial x^j}{\partial \xi^b} \frac{\partial \xi^c}{\partial x^k} \Gamma_{ij}^k

\left(
\frac{\partial x^i}{\partial \xi^a} \frac{\partial x^j}{\partial \xi^b}
\delta_d^c \frac{\partial^2 \xi^d}{\partial x^i \partial x^j}
\right)\\
&=
\frac{\partial x^i}{\partial \xi^a} \frac{\partial x^j}{\partial \xi^b}
\left(
\frac{\partial \xi^c}{\partial x^k} \Gamma_{ij}^k

\frac{\partial^2 \xi^c}{\partial x^i \partial x^j}
\right)
\end{align}

したがって今の計算結果を行列の形で見れば見通せるように、
\[ \frac{\partial \xi^c}{\partial x^k} \Gamma_{ij}^k
=
\frac{\partial^2 \xi^c}{\partial x^i \partial x^j} \] と同値である.
これは, 連立方程式の形で書けば,
\[
\begin{cases}
\dfrac{\partial \xi^c}{\partial x^k} = \theta_k^c \\
\dfrac{\partial \theta_j^c}{\partial x^i} = \theta_k^c \Gamma_{ij}^k
\end{cases}
\]

この連立方程式の可積分条件は,
\[
\begin{cases}
\dfrac{\partial^2 \xi^c}{\partial x^i \partial x^j} = \dfrac{\partial^2 \xi^c}{\partial x^j \partial x^i} \\[1mm] \dfrac{\partial^2 \theta_j^c}{\partial x^i \partial x^k} = \dfrac{\partial^2 \theta_i^c}{\partial x^j \partial x^k}
\end{cases}
\]

1つ目の等式は,
\begin{align}
\dfrac{\partial^2 \xi^c}{\partial x^i \partial x^j}
&= \dfrac{\partial^2 \xi^c}{\partial x^j \partial x^i}
\\[1mm] \iff \dfrac{\partial \theta_j^c}{\partial x^i}
&= \dfrac{\partial \theta_i^c}{\partial x^j}
\\[1mm] \iff \theta_k^c \Gamma_{ij}^k
&= \theta_k^c \Gamma_{ji}^k
\\[1mm] \iff \theta_k^c \underbrace{(\Gamma_{ij}^k – \Gamma_{ji}^k)}_{T^k_{ij}}
&= 0
\end{align}

と変形できる. 他方,
\begin{align}
\dfrac{\partial}{\partial x^i} (\theta_m^c \Gamma_{jk}^m)
&= \sum_{m=1}^{n} \dfrac{\partial}{\partial x^i} (\theta_m^c \Gamma_{jk}^m) \\[1mm] &= \sum_{m=1}^{n} \left( \dfrac{\partial \theta_m^c}{\partial x^i} \Gamma_{jk}^m + \theta_m^c \dfrac{\partial \Gamma_{jk}^m}{\partial x^i} \right) \\[1mm] &= \sum_{m=1}^{n} \left( \sum_{\ell=1}^{n} \theta_\ell^c \Gamma_{im}^\ell \Gamma_{jk}^m + \theta_m^c \dfrac{\partial \Gamma_{jk}^m}{\partial x^i} \right) \\[1mm] &= \sum_{m=1}^{n} \sum_{\ell=1}^{n} \theta_\ell^c \Gamma_{im}^\ell \Gamma_{jk}^m + \sum_{m=1}^{n} \theta_m^c \dfrac{\partial \Gamma_{jk}^m}{\partial x^i}
\end{align}
に注意すると、

\begin{align}
\dfrac{\partial^2 \theta_k^c}{\partial x^i \partial x^j}
&= \dfrac{\partial^2 \theta_k^c}{\partial x^j \partial x^i}
\iff \\[1mm] \dfrac{\partial}{\partial x^i} (\theta_m^c \Gamma_{jk}^m)
&= \dfrac{\partial}{\partial x^j} (\theta_m^c \Gamma_{ik}^m)
\iff \\[1mm] \sum_{m=1}^{n} \sum_{\ell=1}^{n} \theta_\ell^c \Gamma_{im}^\ell \Gamma_{jk}^m
+ \sum_{m=1}^{n} \theta_m^c \dfrac{\partial \Gamma_{jk}^m}{\partial x^i}
&= \sum_{m=1}^{n} \sum_{\ell=1}^{n} \theta_\ell^c \Gamma_{jm}^\ell \Gamma_{ik}^m
+ \sum_{m=1}^{n} \theta_m^c \dfrac{\partial \Gamma_{ik}^m}{\partial x^j}
\iff \\[1mm] \sum_{m=1}^{n} \theta_m^c \Big( \dfrac{\partial \Gamma_{jk}^m}{\partial x^i} – \dfrac{\partial \Gamma_{ik}^m}{\partial x^j}
+ \sum_{\ell=1}^{n} (\Gamma_{im}^\ell \Gamma_{jk}^m – \Gamma_{jm}^\ell \Gamma_{ik}^m) \Big)
&= 0
\iff \\[1mm] \sum_{m=1}^{n} \theta_m^c R^m_{ijk}
&= 0
\end{align}
と変形できる.
仮定により, $T=0$かつ$R=0$だから, 先程の連立方程式は可積分である.
以上により, 任意に固定した$p\in U$における初期条件$(\xi^c)_p$, $(\partial_i \xi^c)_p$を任意に与えると, コレをみたす微分方程式(★)の解$(\xi^c)$が$p$の近傍で存在する。特に初期条件を$\det (\partial_i \xi^c)_p \neq 0$に取っておけば, 逆写像定理により, $(\xi^c)$は$p$の近傍で局所座標近傍系をなす。以上から, $U$の各点$p$の周りにある座標近傍が存在して, 最初の等式が成立する.

Theorem.
多様体$M$に座標近傍$(U;x^1,\ldots,x^n)$と$(V;\xi^{1},\ldots,\xi^{n})$があって、$(x^i)$は$\nabla$-Affine座標近傍系であったとする。このとき, $U\cap V$において, $(\xi^\alpha)$も局所$\nabla$-Affine座標近傍系であるための同値条件は,
座標変換$(x^i)\mapsot (\xi^\alpha)$がAffine trans.で書けること, つまり,
\[ \]
[proof]

\[
\frac{\partial^2 x^l}{\partial \xi^a \partial \xi^b} = 0 \quad \Longleftrightarrow \quad x^l = A^l{}_a \xi^a + b^l
\] [/proof]

Riemann 曲率

Definition.
Affine 接続$\nabla$をもつ多様体$M$上で定義された三重$C^{\infty}$-線形写像
\[R\colon \mathcal{X}(M)\times\mathcal{X}(M)\times \mathcal{X}(M) \to \mathbb{R}; (X,Y,Z) \mapsto \nabla_{X}(\nabla_{Y}Z)- \nabla_{Y}(\nabla_{X}Z) – \nabla_{[X,Y]}Z\] を、接続$\nabla$の曲率テンソル場という。

Lemma.
\[
[X,Y]=-[Y,X] \]
Lemma.
\[X(fg)=(Xf)g+f(Xg)\] 特に,
\[X(1)=0 \] \[ [fX, gY ] = fg[X, Y ] + f(Xg)Y − g(Y f)X. \] 特に,
\[[fX, Y ] = f[X, Y ]  − (Y f)X. \] \[\nabla_{ [fX, Y ] }(Z)=\nabla_{ f[X, Y ] }Z-\nabla_{ (Yf)X }(Z)\] \[\nabla_{ [X, Y ] }(fZ)=([X,Y]f)Z+f\nabla_{ [X, Y ] }(Z)\]
Lemma.
$X, Y,Z\in \mathcal{X}(M)$, $f,g,h \in C^{\infty}$,
\[R(fX,Y,Z)= fR(X,Y,Z)\] \[R(X,Y,Z)= -R(Y,X,Z)\] \[R(X,fY,Z)= fR(Y,X,Z)\] \[\nabla_{ [X, Y ] }(fZ)=([X,Y]f)Z+f\nabla_{ [X, Y ] }(Z)\] \[R(X,Y,fZ)=fR(X,Y,Z)\]
[proof]

\begin{align}
R(fX,Y)Z&= \nabla_{fX}(\nabla_{Y}(Z))- \nabla_{Y}(\nabla_{fX}(Z))-\nabla_{ [fX, Y ] }(Z)\\
&= f\nabla_{X}(\nabla_{Y}(Z))-\nabla_{Y}(f\nabla_{X}(Z))-(\nabla_{ f[X, Y ] }Z-\nabla_{ (Yf)X }(Z))\\
&= f\nabla_{X}(\nabla_{Y}(Z))-((Yf)(\nabla_{X}(Z))+f\nabla_{Y}\nabla_{X}Z)-(\nabla_{ f[X, Y ] }Z-\nabla_{ (Yf)X }(Z))\\
&= f\nabla_{X}(\nabla_{Y}(Z))-((Yf)(\nabla_{X}(Z))+f\nabla_{Y}\nabla_{X}Z)-(f\nabla_{ [X, Y ] }Z-(Yf)\nabla_{ X }(Z))\\
&= f\nabla_{X}(\nabla_{Y}(Z))-(f\nabla_{Y}\nabla_{X}Z)-(f\nabla_{ [X, Y ] }Z)\\
&= f(\nabla_{X}(\nabla_{Y}(Z))-(\nabla_{Y}\nabla_{X}Z)-(\nabla_{ [X, Y ] }Z))\\
&= fR(X,Y,Z)
\end{align}
これで一つ目の等式がわかる。二つ目の等号は、\[
[X,Y]=-[Y,X] \]からすぐわかる。三つ目の等号は、
\begin{align}
R(fX,Y)Z&= \nabla_{fX}(\nabla_{Y}(Z))- \nabla_{Y}(\nabla_{fX}(Z))-\nabla_{ [fX, Y ] }(Z)\\
&= \nabla_{fX}(\nabla_{Y}(Z))- \nabla_{Y}(\nabla_{fX}(Z))-\nabla_{ [fX, Y ] }(Z)\\
&= fR(X,Y,Z)
\end{align}

$ \nabla_{X}(\nabla_{Y}(fZ))= \nabla_{X}((Yf)Z+(\nabla_{fY}(Z)))= [X(Yf)Z+(Yf)\nabla_{X}Z]+[Xf(\nabla_{Y}(Z))+f\nabla_{X}(\nabla_{Y}(Z))]$
同様に,

$ \nabla_{Y}(\nabla_{X}(fZ))=\nabla_{Y}((Xf)Z+(\nabla_{fX}(Z)))= [Y(Xf)Z+(Xf)\nabla_{Y}Z]+[Yf(\nabla_{X}(Z))+f\nabla_{Y}(\nabla_{X}(Z))]$

\begin{align}
& \nabla_{X}(\nabla_{Y}(fZ))- \nabla_{Y}(\nabla_{X}(fZ))\\
&=X(Yf)Z+f\nabla_{X}(\nabla_{Y}(Z))-(Y(Xf)Z+f\nabla_{Y}(\nabla_{X}(Z))) \\
&=[X,Y](fZ)+f( \nabla_{X}(\nabla_{Y}Z)- \nabla_{Y}(\nabla_{X}Z))\\
&=\nabla_{ [X, Y ] }(fZ)-f\nabla_{ [X, Y ] }(Z)+f( \nabla_{X}(\nabla_{Y}Z)- \nabla_{Y}(\nabla_{X}Z)) \\
&=\nabla_{ [X, Y ] }(fZ)+f( \nabla_{X}(\nabla_{Y}Z)- \nabla_{Y}(\nabla_{X}Z)-\nabla_{ [X, Y ] }(Z))\\
&=\nabla_{ [X, Y ] }(fZ)+fR(X,Y,Z)
\end{align}

$f,g,h \in C^{\infty}$,
\[R(fX,gY,hZ)= fghR(X,Y,Z)\]

Next.js ✕ LM Studio ✕ gpt-oss-20b

# gpt-oss-20b をLM studioで動かしてそれをnext.jsを用いてブラウザでchat botっぽく表示する方法です。

## 結果

↑こんな感じになると思います。

## やりかた

### LM-studio & gpt-oss-20b
なんか最近(8/8現在)でたgpt-oss-20bです。
LM studioの導入はこのお方
の記事を、例えば参考にしてください。

こことか見ておく。

### Approuter

pnp install
pnpm add vercel/ai openai

みたいなのを打っといてください。

Create-next-appとターミナルで打って、いい感じに質問に答えておきましょう。

app/api/chat/route.ts

にディレクトリを作りつつ、以下のコードをコードを貼ってください。

/* app/api/chat/route.ts */

import { NextResponse } from 'next/server'; 
export async function POST(req: Request) { 
const { messages } = await req.json(); 

const response = await fetch(process.env.AI_API_URL!, { 
method: 'POST', 
headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, 
body: JSON.stringify({ model: 'openai/gpt-oss-20b', messages }), 
}); 

if (!response.ok) { 
return new NextResponse('Error contacting LM Studio API', { status: 500 }); 
} 

const data = await response.json(); 

// LM Studioのレスポンスから必要な部分だけを抽出して返す 
const message = data.choices?.[0]?.message; 

if (!message) { 
return new NextResponse('Invalid response format from LM Studio API', { status: 500 }); 
} 

// 必要最低限の形で返す 
return NextResponse.json({ 
choices: [ 
{ 
message, 
}, 
], 
}); 
}


### 実際の表示画面部分
これをapp/src にpage.tsxとして置いといてください。(とりあえず)

'use client'; 

import { useState } from 'react'; 
import ReactMarkdown from 'react-markdown'; 

type Message = { 
role: 'user' | 'assistant'; 
content: string; 
id: string; 
}; 

export default function Chat() { 
const [messages, setMessages] = useState<Message[]>([]); 
const [input, setInput] = useState(''); 

const handleSubmit = async (e: React.FormEvent) => { 
e.preventDefault(); 
if (!input.trim()) return; 

const userMessage: Message = { 
role: 'user', 
content: input, 
id: crypto.randomUUID(), 
}; 

// 表示用にユーザーメッセージを先に追加 
setMessages(prev => [...prev, userMessage]); 
setInput(''); 

try { 
const res = await fetch('/api/chat', { 
method: 'POST', 
headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, 
body: JSON.stringify({ messages: [...messages, userMessage] }), 
}); 

const data = await res.json(); 

const aiContent = data?.choices?.[0]?.message?.content; 

if (aiContent) { 
const aiMessage: Message = { 
role: 'assistant', 
content: aiContent, 
id: crypto.randomUUID(), 
}; 

setMessages(prev => [...prev, aiMessage]); 
} 
} catch (err) { 
console.error('API error:', err); 
} 
}; 

return ( 
<main> 
<div> {messages.map((m) => ( 
<div key={m.id}> 
<strong>{m.role === 'user' ? '👤 User' : '🤖 AI'}:</strong> 
<ReactMarkdown>{m.content}</ReactMarkdown> 
</div> ))} 
</div> 

<form onSubmit={handleSubmit}> 
<input type="text" 
value={input} 
onChange={e => setInput(e.target.value)} 
placeholder="質問を入力..." 
/> 
<button type="submit">送信</button> 
</form> </main> ); 
}

### `.env.local` 設定

env.localファイルを作って、

AI_API_URL=http://localhost:1234/v1/chat/completions
OPENAI_API_KEY=lm-studio
# - `AI_API_URL`: LM Studio のチャットエンドポイント(デフォルト) 
# - `OPENAI_API_KEY`: 実際には使われないが、ライブラリ上必須なのでダミーを入れる

あとは、

 npm run dev 

でも打って、でてきた

 ▲ Next.js 15.4.6 (Turbopack)
- Local: http://localhost:3000
- Network: http://192.168.21.9:3000
- Environments: .env.local

http://localhost:3000

みたいなのに飛べばいいと思います。
### 参考

Vercel AI SDK を使って Next.js アプリに AI 機能を追加する

## おまけ(## Google APIでの検索を入れたい場合

## Google APIでの検索を入れたい場合
https://programmablesearchengine.google.com/controlpanel/all
からGoogle CSXの番号を拾ってくる。

Google Custom APIを検索して、登録する。
API key
このAPI keyCSXコードを.env.localっていうmy app直下につけたす。
## 📎 参考
- (https://ai-sdk.dev/providers/ai-sdk-providers/openai)[Vercelai/sdkの説明]
- [https://github.com/vercel/ai](https://github.com/vercel/ai)
- [https://lmstudio.ai](https://lmstudio.ai)
# Google Custom Search API
# GOOGLE_API_KEY=あなたのAPIキー
# GOOGLE_CX=あなたの検索エンジンID
GOOGLE_API_KEY=AIUEO_WADDLE_DEE
GOOGLE_CX=WADDLE_DEE

そしたら、src/app/api/chat/route.tsの中身を

import { NextResponse } from 'next/server';

export async function POST(req: Request) {
    const { messages } = await req.json();

    if (!Array.isArray(messages) || messages.length === 0) {
        return new NextResponse('Invalid messages', { status: 400 });
    }

    // 最新のユーザーメッセージを取得
    const lastUserMessage = [...messages].reverse().find(m => m.role === 'user');
    if (!lastUserMessage) {
        return new NextResponse('No user message found', { status: 400 });
    }

    // Google検索API呼び出し
    const searchUrl = `https://www.googleapis.com/customsearch/v1?q=${encodeURIComponent(
        lastUserMessage.content
    )}&key=${process.env.GOOGLE_API_KEY}&cx=${process.env.GOOGLE_CX}`;

    const searchRes = await fetch(searchUrl);
    if (!searchRes.ok) {
        console.error('Google Search API error:', await searchRes.text());
        return new NextResponse('Google Search API error', { status: 500 });
    }

    const searchData = await searchRes.json();
    const searchText =
        searchData.items?.map((item: any) => `${item.title}: ${item.snippet}`).join('\n') ||
        '検索結果なし';

    // LM Studioに渡すmessages配列を構築
    const lmMessages = [
        { role: 'system', content: '以下の検索結果を参考にして質問に答えてください。' },
        ...messages,
        { role: 'user', content: `検索結果:\n${searchText}` },
    ];

    // LM Studio APIへ問い合わせ
    const lmRes = await fetch(process.env.AI_API_URL!, {
        method: 'POST',
        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
        body: JSON.stringify({
            model: 'openai/gpt-oss-20b', // ここはLM Studioで使うモデル名に置き換えてください
            messages: lmMessages,
        }),
    });

    if (!lmRes.ok) {
        console.error('LM Studio API error:', await lmRes.text());
        return new NextResponse('Error contacting LM Studio API', { status: 500 });
    }

    const data = await lmRes.json();
    const message = data.choices?.[0]?.message;

    if (!message) {
        return new NextResponse('Invalid response from LM Studio', { status: 500 });
    }

    return NextResponse.json({
        choices: [{ message }],
    });
}

にしてください。以上です。心配だったら、
src/app/example/page.tsx

'use client';
import React, { useState } from 'react';

export default function Example() {
    const [value, setValue] = useState('');

    const handleChange = (e: React.ChangeEvent<HTMLInputElement>) => {
        setValue(e.target.value);
    };

    return (
        <div>
            <input type="text" value={value} onChange={handleChange} />
            <p>入力された値: {value}</p>
        </div>
    );
}

src/app/page.tsxを

'use client';

import { useState } from 'react';
import ReactMarkdown from 'react-markdown';

type Message = {
    role: 'user' | 'assistant' | 'system';
    content: string;
    id: string;
};

export default function Chat() {
    const [messages, setMessages] = useState<Message[]>([
        {
            role: 'system',
            content: '僕は、親切なAIアシスタントだよ。検索結果を参考にして回答するよ。',
            id: crypto.randomUUID(),
        },
    ]);
    const [input, setInput] = useState('');

    const handleSubmit = async (e: React.FormEvent) => {
        e.preventDefault();
        if (!input.trim()) return;

        const userMessage: Message = {
            role: 'user',
            content: input,
            id: crypto.randomUUID(),
        };

        // ユーザーメッセージを追加
        const updatedMessages = [...messages, userMessage];
        setMessages(updatedMessages);
        setInput('');

        try {
            const res = await fetch('/api/chat', {
                method: 'POST',
                headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
                body: JSON.stringify({ messages: updatedMessages }),
            });

            const data = await res.json();
            const aiContent = data?.choices?.[0]?.message?.content;

            if (aiContent) {
                const aiMessage: Message = {
                    role: 'assistant',
                    content: aiContent,
                    id: crypto.randomUUID(),
                };
                setMessages(prev => [...prev, aiMessage]);
            }
        } catch (err) {
            console.error('API error:', err);
        }
    };

    return (
        <main style={{ maxWidth: 600, margin: 'auto', padding: 20 }}>
            <div style={{ marginBottom: 20 }}>
                {messages.map(m => (
                    <div key={m.id} style={{ marginBottom: 10 }}>
                        <strong>{m.role === 'user' ? '👤 User' : m.role === 'assistant' ? '🤖 AI' : '⚙️ System'}:</strong>
                        <ReactMarkdown>{m.content}</ReactMarkdown>
                    </div>
                ))}
            </div>

            <form onSubmit={handleSubmit}>
                <input
                    type="text"
                    value={input}
                    onChange={e => setInput(e.target.value)}
                    placeholder="質問を入力..."
                    style={{ width: '80%', padding: '8px' }}
                />
                <button type="submit" style={{ padding: '8px 16px', marginLeft: 8 }}>
                    送信
                </button>
            </form>
        </main>
    );
}

src/app/layout.tsxを

export default function RootLayout({
                                       children,
                                   }: Readonly<{
    children: React.ReactNode;
}>) {
    return (
        <html lang="en">
        <body> {/*  class名を削除 */}
        {children}
        </body>
        </html>
    );
}

.env.localのまとめ↓

# LM Studioのローカルサーバーアドレスを指定
# 通常は "http://localhost:1234/v1" です(LM studioの設定画面を見てください)
# OPENAI_API_BASE_URL="http://localhost:1234/v1"
AI_API_URL=http://localhost:3141592/v1/chat/completions


# LM StudioAPIキーを要求しませんが、ライブラリ側で必須の場合があるため
# ダミーの文字列を入れておきます
OPENAI_API_KEY="lm-studio"


# Google Custom Search API
# GOOGLE_API_KEY=あなたのAPIキー
# GOOGLE_CX=あなたの検索エンジンID
GOOGLE_API_KEY=AIUEO_WADDLE_DEE
GOOGLE_CX=WADDLE_DEE