多段階RAGの検索停止を最適化：Search-R1での効率改善

多段階RAG（Retrieval-Augmented Generation）において、いつ検索を停止すべきかは重要な課題です。本研究では、構造化された判断基準をSearch-R1パイプラインに適用し、Qwen3.5-2Bジャッジを訓練しました。これにより、検索呼び出しを大幅に削減しつつ、回答精度をほぼ維持することに成功。RAGシステムの効率とコストパフォーマンス向上に貢献する画期的なアプローチです。