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SimpleDeepSearcherの技術的な利点は、従来の検索補強法（RAG）に対してどのようなものですか？

2025-08-23

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SimpleDeepSearcherの革新性は、主に次のような形で表れている。技術的な3つの側面従来のRAGとの差別化：

行動シミュレーションのメカニズムRAGは通常、静的な知識ベースに依存しているのに対し、動的なウェブ検索APIを通じてリアルタイムの情報にアクセスし、実際のユーザーの検索・推論パス生成プロセスをシミュレートする。
トレーニング方法採用二重蒸留技術(知識蒸留＋自己蒸留）、RL法が必要とする大量の相互作用データを選択データに置き換え、微調整効率を5～8倍に改善
アーキテクチャの互換性QWEN2.5-32Bモデルのような主流のLLMをプラグアンドプレイでサポート。

実際のテストによると、複雑な問題の推論タスクにおいて、SimpleDeepSearcherの回答精度は標準的なRAGよりも17.31 TP3T高く、推論経路は人間の思考習慣により沿っている。

この答えは記事から得たものである。SimpleDeepSearcher：ウェブ検索を通じて大規模言語モデルを強化する知的検索ツールについて

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