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size of the llama.cpp server sources in the code reading chapter.

docs-src/pages/ja/llm-app/ch02-rest-api.md

@@ -74,7 +74,7 @@ svr.Post("/translate",
 });
 ```
 
-`llm.chat()`は推論中に例外を投げることがあります（コンテキスト長の超過など）。`try/catch`で捕捉して、エラーの内容をJSONで返します。捕捉しなくてもcpp-httplibが500を返しますが、原因はクライアントに伝わりません。
+`llm.chat()`は推論中に例外を投げることがあります（コンテキスト長の超過など）。`try/catch`で捕捉して、エラーの内容をJSONで返します。捕捉しなくてもcpp-httplibが500を返してくれますが、何が起きたのかはクライアントに伝わりません。
 
 ## 2.3 全体のコード
 

docs-src/pages/ja/llm-app/ch03-sse-streaming.md

@@ -73,7 +73,7 @@ svr.Post("/translate/stream",
 - `sink.os`に書き込んだ後、`sink.os.good()`でクライアントがまだ接続しているかを確認できます。切断されていたら`false`を返して推論を止めます
 - 各トークンは`json(token).dump()`でJSON文字列としてエスケープしてから送ります。改行やクォートを含むトークンでも安全です
 - `dump(-1, ' ', false, ...)`の最初の3つの引数はデフォルトと同じです。重要なのは第4引数の`json::error_handler_t::replace`です。LLMはトークンをサブワード単位で返すため、マルチバイト文字（日本語など）の途中でトークンが切れることがあります。不完全なUTF-8バイト列をそのまま`dump()`に渡すと例外が飛ぶので、`replace`で安全に置換します。ブラウザ側で結合されるため、表示上の問題はありません
-- `try/catch`でラムダ全体を囲んでいます。`llm.chat()`はコンテキストウィンドウの超過などで例外を投げることがあります。ラムダ内で例外が未捕捉だと、cpp-httplibは接続を切るだけでエラーの内容がクライアントに伝わらないので、エラーをSSEイベントとして返します
+- `try/catch`でラムダ全体を囲んでいます。`llm.chat()`はコンテキストウィンドウの超過などで例外を投げることがあります。ラムダの中で例外を捕捉しないと、cpp-httplibは接続を切るだけなので、何が起きたのかクライアントにはわかりません。そこで、エラーをSSEイベントとして返します
 - `data: [DONE]`はOpenAI APIと同じ慣習で、ストリームの終了をクライアントに伝えます
 
 ## 3.4 全体のコード

docs-src/pages/ja/llm-app/ch07-code-reading.md

@@ -21,7 +21,7 @@ llama.cpp/
     └── httplib.h            # cpp-httplib（同梱版）
 ```
 
-実装は役割ごとに複数のファイルに分かれています。全体の規模は大きいですが、構造を知っていれば読むべき箇所は絞れます。
+実装は役割ごとにファイルが分かれています。全体では2万行を超えますが、構造を知っていれば読むべき箇所は絞れます。
 
 ## 7.2 OpenAI互換API
 
@@ -145,7 +145,7 @@ LLMをアプリに組み込むとき、出力を確実にパースできるか
 | SSEフォーマット | トークンのみ | OpenAI互換JSON |
 | KVキャッシュ | 毎回クリア | prefixを再利用 |
 | 構造化出力 | なし | JSON Schema/文法制約 |
-| コード量 | 約200行 | 数千行 |
+| コード量 | 約200行 | 2万行以上 |
 
 私たちのコードがシンプルなのは、「デスクトップアプリで1人が使う」という前提があるからです。複数人に提供するサーバーや、既存のエコシステムと連携するサーバーを作るなら、`llama-server`の設計が参考になります。