概要

SmartSearchは、検索タスクに対してクエリを生成・評価し、報酬指標に基づいて反復的にクエリを改良するプロセスを実装した研究向けツールキットです。リポジトリはarXiv論文（2601.04888）に紐づく実験コードと、Hugging Face上の対応モデル参照リンクを含んでいます。MITライセンスのもとで配布され、Python 3.10以上で動作する設計です。主に「検索エージェントがどのように自動的にクエリを改善してより良い検索結果を得るか」を検証するためのプロトタイプ実装として位置づけられており、LLaMA系のラッパーや依存パッケージを含む軽量構成になっています。（約300字）

リポジトリの統計情報

• スター数: 3
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 3
• コミット数: 3
• ファイル数: 7
• メインの言語: Python

主な特徴

• 報酬（reward）に基づくクエリ改良ループを実験的に実装
• 論文（arXiv 2601.04888）に対応した研究コードとHugging Faceモデル参照
• LLaMA系ラッパーを含む「LLaMA-Factory」ディレクトリでモデル利用を容易化
• MITライセンスで提供、軽量なPythonベースのプロトタイプ

技術的なポイント

SmartSearchの中核は「生成→実行→評価→改良」という反復的なプロセス設計です。まず初期クエリをLLMが生成し、外部検索（もしくはシミュレートされた検索API）で結果を取得します。取得結果に対し定義した報酬関数（例：関連性スコア、クリック擬似指標、上位結果の品質指標など）を適用して評価値を算出し、その評価に基づいてLLMに改良要求を送り次のクエリを生成させる。こうしたプロセスは人間の試行錯誤を自動化し、検索ターゲットに対して最短で高品質なクエリへ収束させることを目指します。

実装面では、Hugging Faceで公開されている「SmartSearch-3B」のようなモデルを利用することを想定しており、LLaMA系モデルや独自ラッパーの呼び出しを容易にするためのLLaMA-Factoryディレクトリが用意されています。requirements.txtに依存がまとめられており、Python 3.10+環境で動作します。報酬設計は研究上の肝であり、単純な検索結果の上位一致だけでなく、複数の指標を組み合わせた複合報酬や、生成されたクエリの多様性・冗長性ペナルティなどを導入することで過学習やループへの陥りを回避する設計が可能です。

また、エージェントとしての挙動を評価するために実験的なメトリクス（成功率、平均検索ラウンド数、API使用コスト）を導入し、検索精度と計算コストのトレードオフを検証できます。実務利用を想定する際はAPIコールのレート制限、レスポンスタイム、トークン利用量といった現実的制約も考慮する必要があります。現状リポジトリはプロトタイプ段階でファイル数・コミット数が少なく、研究論文の再現や拡張を目的にコードを読み替え、報酬関数や検索バックエンドをカスタマイズすることが推奨されます。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitignore: file
• LICENSE: file
• LLaMA-Factory: dir
• README.md: file
• requirements.txt: file

…他 2 ファイル

まとめ

研究向けの軽量プロトタイプで、検索エージェントのクエリ改善を試す出発点として有用です。（約50字）

リポジトリ情報：

• 名前: SmartSearch
• 説明: 説明なし
• スター数: 3
• 言語: Python
• URL: https://github.com/MYVAE/SmartSearch
• オーナー: MYVAE
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/91477926?v=4

READMEの抜粋：