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증거 재현하기

저장소는 작은 offline 검증 경로와 공개 데이터셋, 모델 다운로드, compute 또는 rewrite provider가 필요한 전체 실험을 분리합니다.

60초 로컬 검증​

git clone https://github.com/taeyun16/stateful-agentic-retrieval.git
cd stateful-agentic-retrieval
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt
make test
make smoke

make test는 결정적인 unit/contract test를 실행합니다. make smoke는 저장된 작은 fixture를 변환하고 mock retrieval/training 결과를 무시되는 tmp/smoke/에 생성합니다. BGE-M3 다운로드나 외부 LLM API 호출은 없습니다.

시간순 데이터셋 생성​

.venv/bin/python src/hermes_trace_to_retrieval.py \
  --dataset lambda/hermes-agent-reasoning-traces \
  --dataset-config kimi \
  --dataset-split train \
  --output-dir data/processed/hermes_original_prefix_v2

두 번째 trace 설정에는 --dataset-config glm-5.1을 사용합니다.

표준 matrix 실행​

bash scripts/run_prefix_v2_core.sh
bash scripts/prepare_prefix_v2_heldout_matrix.sh
bash scripts/run_prefix_v2_heldout_matrix.sh
bash scripts/run_prefix_v2_url_matrix.sh
bash scripts/run_taubench_prefix_v2_matrix.sh

Runner는 all_splits와 train_split 후보 pool을 분리하고 model revision과 prediction key를 산출물에 보존합니다.

Rewrite provider​

bash scripts/run_prefix_v2_rewrite_matrix.sh
Trace가 외부로 전송될 수 있음

실제 모델 rewrite는 trace text를 설정된 provider로 전송할 수 있습니다. 실행 전에 base URL, model ID, reasoning 설정, credential과 cache namespace를 검토하세요. 로컬 smoke는 provider를 사용하지 않습니다.

논문 빌드​

make paper-two-column
make paper-two-column-ko
.venv/bin/python scripts/build_arxiv_bundle.py
git diff --exit-code -- paper/arxiv/source

전체 한국어 명령 기록과 legacy-v1 감사 이력은 상세 재현 가이드를 참고하세요.