ミッションクリティカルな分野にRAG＋LLMのシステムを持ち込む
必要な条件
1.ハルシネーションを持ち込ませない
2.再現性を持ったデータの扱いをする
3.human in the loop な手順を持つ
4.クリーンな構造を持つ
この必要条件で考えたことを論文風に書いてみました。

なんで、こんなの書いたか？
自分の考えたことが真っ当な形で出力できるか
これに尽きます。
なお、この考え方で
Architecture Doctrine
Execution-Constrained Specification
全体データフローまでは書いてますが、スクリプトは、まだ手を付けていません。

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構造化推論のための非単調・失敗保存型計算モデル

A Non-Monotonic, Failure-Preserving Computational Model for Structured Reasoning

要旨（Abstract）

既存の生成モデルは推論過程を最終出力へと圧縮するため、推論軌跡に関する不可逆な情報損失を引き起こす。
この圧縮は、非結論的な問題設定において再利用性、一貫性維持、反復的探索を制限する。

本稿では、推論を結論生成ではなく構造化された軌跡管理として定義する計算モデルを提案する。
本モデルは失敗を再利用可能な資源として保持し、将来の推論における制約として統合する。

本システムの特徴は以下である：

• すべての状態をグラフとして表現する構造主権
• 失敗を将来の遷移制約として保存
• 非決定的探索と決定論的検証の分離

この設計により、推論軌跡の不可逆圧縮を防ぎ、状態保存に基づく非単調推論を可能にする。

本研究は、推論は圧縮的であるべきという前提に異議を唱える。

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1. 序論

現代の大規模言語モデル（LLM）および検索拡張型システムは、推論が最終出力に収束するという暗黙の前提に基づいている。中間的な推論過程は通常、破棄されるか、生成結果に暗黙的に埋め込まれる。

このパラダイムは、非結論的な問題において以下の構造的制約をもたらす：

• 中間状態の消失
• 過去の探索の再利用不能
• 全体的整合性の維持困難

本稿ではこれを推論軌跡の不可逆圧縮として定式化する。

仮説

推論は最終結論の生成ではなく、構造化された探索状態の管理として再定義可能である。

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2. 問題定義

推論を以下のようにモデル化する：

[
X \xrightarrow{T} Y
]

ここで (T) は状態遷移列としての推論軌跡を表す。

従来のシステムでは、この軌跡 (T) は出力 (Y) に圧縮されるため：

[
T \not\subseteq Y
]

となり、探索履歴が失われる。

中核問題

非結論的領域において、不可逆圧縮は再利用可能で整合的な推論を阻害する。

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3. 形式モデル

3.1 状態表現

[
G = (V, E)
]

[
V = {Claim, Evidence, Material}
]

[
E = {supported_by, contradicts, derived_from, matches_pattern}
]

Materialは、失敗から抽象化された再利用可能な知識を表すノード型である。

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3.2 構造主権（Structural Sovereignty）

すべての情報はグラフ表現の内部にのみ存在する。
外部入力はグラフ変換を通じてのみ取り込まれる。
非決定的な出力（例：LLM）は、グラフ整合な構造へ変換された後に統合される。

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3.3 失敗の定義

[
Failure := \neg valid \lor conflict \lor insufficient_evidence
]

失敗情報は将来の遷移に対する制約として保持される。

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3.4 Material変換

[
Material = f(Failure)
]

Materialノードは失敗から導出された再利用可能な制約を表し、グラフ内の頂点として明示的に保持される。

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4. 実行モデル

4.1 状態遷移

• 非決定的探索
• 決定論的検証

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4.2 LLMの役割

LLMは以下として機能する：

仮説空間拡張器

システムで定義された構造制約の下で仮説空間を拡張する。

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5. コア機構

5.1 失敗保存

失敗は削除されず、変換され、再利用される。

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5.2 制約生成

[
\text{Future Search Space} \subseteq \text{Pruned by Failure}
]

[
\mathbb{E}[\text{Redundant Exploration}] \downarrow
]

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5.3 非終端性

本モデルは開放系推論システムである。

• 内部停止条件を持たない
• anytime計算と整合する

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6. 情報理論的視点

従来：

[
Exploration \rightarrow Compression \rightarrow Output
]

提案：

[
Exploration \rightarrow Preservation \rightarrow Structured State
]

主要特性

本モデルは推論軌跡の部分的回復可能性を実現する（完全可逆性は保証しない）。

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7. 関連分野

本モデルは以下と関連する：

• Knowledge Graphs
• Non-Monotonic Reasoning
• Belief Revision

既存手法は推論構造を部分的に扱うが、失敗を再利用可能な制約として明示的に保持しない。
従来の非単調推論が信念の撤回を許容するのに対し、本モデルは失敗の持続的保持を構造制約として強制する。

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8. 評価指標

• グラフ整合性
• 矛盾率
• Material再利用率

探索効率利得

[
\frac{\text{Task Success}}{\text{Exploration Steps}}
]

Task Successは、事前定義された検証制約を満たす状態に到達することと定義される（単なる失敗の不在以上の条件を含む）。

評価は、矛盾する証拠の統合、仮説の反復的更新、前提修正を伴う多段推論タスクで実施可能である。

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9. 議論

本モデルは推論を出力生成から軌跡管理へと転換する。

利点

• 探索履歴の保持
• 冗長探索の削減
• 整合性の維持

制約

• グラフのスケーラビリティ
• 停止の外部依存
• ベンチマーク未整備

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10. 結論

本研究は、推論を出力生成ではなく構造化状態の蓄積として扱う計算モデルを提案した。

本モデルは以下を確立する：

• 失敗を持続的かつ再利用可能な制約として扱う
• 推論軌跡を部分的に回復可能な構造として保持する
• 探索を開放系プロセスとして捉える

この視点は、推論を最終出力へ圧縮するのではなく、時間とともに構造を維持・発展させるシステムへの転換を示唆する。

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最終声明

本稿は推論結果の最適化を目的としない。

推論システムが何を計算するかを再定義する。

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キーワード

• 非単調推論
• 推論軌跡
• 失敗保存
• 構造化推論
• 開放系システム

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