■ 概要（1行） 従来のベクトル検索に頼らない、構造的・推論ベース（Reasoning-based）のアプローチを採用した次世代のRAGフレームワークです。 ■ 特徴・用途（2〜3行） チャンク分割や外部ベクトルDBを必須とせず、ファイルシステムレベルでドキュメント全体（コーパス）の構造的な関連性から情報を引き出します。これにより、大規模な文書群における、人間の思考プロセスに近い「文脈を考慮した高度な検索」が可能です。 ■ 結論（1行） 単純な情報検索精度向上だけでなく、大規模な知識体系から「根拠に基づいた推論」を求めるシステム構築に適しています。