# DirDiver [[Eagle (OpsLLMベンチマーク)]] の Knowledge Extraction 段階で用いられる、LLM ガイド型のドキュメント階層走査アルゴリズム(Eagle 論文 Algorithm 1)。Ops ドキュメントに内在するディレクトリ構造を活用し、ターゲットタスクカテゴリに近い文書を効率的に特定する。(Source: [[@2026__FSE Companion__Eagle - Leveraging Operations Documents for Comprehensive Benchmark Question Generation]]) ドキュメントルートから開始し、候補サブディレクトリ数がしきい値 k を超える場合は現在のクエリと候補ディレクトリに基づくプロンプトを LLM に投げて最も関連性の高いサブディレクトリを選択、深く探索する。有効なサブディレクトリが尽きるか LLM 応答が無効な場合は探索済みディレクトリを逆順にたどりバックトラックする。既定パラメータは候補上限 k=5、最大探索深さ D=6、最大ステップ数 S=64。Eagle 論文のアブレーション研究では、DirDiver を無効化すると合計ルーブリックスコアが -1.48 低下し、特に Specialty・Answerability を直撃することが確認された。 ## 関連 - ソース: [[@2026__FSE Companion__Eagle - Leveraging Operations Documents for Comprehensive Benchmark Question Generation]] - 親システム: [[Eagle (OpsLLMベンチマーク)]] - 概念: [[LLM評価]] / [[AIOps]]