DeepSieveはオープンソースのRAG(Retrieval Augmented Generation)フレームワークで、以下のような主な特徴があります：
- クエリの分解複雑なクエリを複数の単純なサブ問題に分割し、的確な処理を行う。
- サブイシューのルーティングサブクエスチョンを適切なツールやデータソース（ローカルデータベースやグローバルナレッジベースなど）にインテリジェントに割り当てる。
- 反射メカニズム失敗した検索を自動的に検出し、再試行します。
- 答えの収束サブクエスチョンの回答を統合し、最終的な完全回答を作成する。
- 複数のデータソースをサポートSQLテーブル、JSONログ、ウィキペディアなどの異種データを扱う。
- 2つのRAGモード検索モードはシンプル（Naive）とグラフ構造（Graph）の2種類で、さまざまなニーズに対応できる。
- 詳細ログ各クエリの中間結果、フュージョンヒント、パフォーマンスメトリクスを保存し、デバッグや最適化を容易にします。
- モジュール設計機能モジュールの有効・無効は、コマンドラインスイッチで柔軟に切り替えることができます。
この答えは記事から得たものである。DeepSieve：複雑なクエリーソースを処理するためのRAGインテリジェント情報スクリーニングツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DeepSieveの主な特徴を教えてください。
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