この問題は、DeepSieveフレームワークを使用することで効果的に解決できます。解決方法は以下の通りである：
- 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、正確な処理を行う。
- サブイシューのルーティング:: データ・タイプ（データベース・クエリーやテキスト検索など）に基づき、適切なツールやデータ・ソースを自動的に割り当てる。
- 選べる2つの検索モード単純なクエリにはNaiveモードを、複雑なクエリにはGraphモードを使用します。
- 反射メカニズム失敗した検索を自動的に検出し、再試行（最大2回）して成功率を高めます。
- ログ分析query_{i}_results.jsonlファイルとoverall_results.jsonファイルをoutputs/ディレクトリでチェックし、検索戦略を最適化する。
実装手順：Python環境のインストール→APIキーの設定→適切なRAGモードの選択→関連するパラメータの設定（例：-decomposeと-use_routing）→ログを分析するための実行。
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 " マルチソースデータにおける複雑なクエリの非効率的な検索問題を解決するには？
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