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LLMのマルチホップ推論を革新する「Repair Before Reinforce」手法：Qwen3と知識グラフの融合

知識グラフ（KG）を活用したLLMの推論能力を大幅に向上させる新フレームワーク「Repair Before Reinforce」を解説します。Qwen3-14Bを基盤に、文脈補強と適応的修復を組み合わせることで、複雑な3〜5ホップの質問回答における高い精度と安定性を実現する最新の研究成果です。