fengzhenfei/carrel は AI エージェントのためのオントロジー拡張生成（ontology-augmented generation）方式を採用したセルフホスト型ナレッジベースである。2026 年 11 月 4 日のコミット 23ef852 はパッケージバージョンを 0.4.0 から 0.4.1 に引き上げ、0.4.1 の変更点・アップグレード案内、および新たに作成した検索・コードベース評価レポートをリポジトリに追加した。
今回のバージョンの重点は機能の追加ではなく、評価結果の公開である。README は 0.4.1 がテキストクエリ 275 件において、根拠 Hit@5（上位 5 件の検索結果に正解の根拠が含まれる割合）93.45%、MRR@10（正解の根拠が検索結果の何番目に置かれるかを平均した値）0.8141 を記録したと述べている。同じクエリに対して 0.4.0 が記録した 92.36% と 0.7979 と並置すると、わずかな改善と読み取れる。評価文書は、文書横断クエリ 38 件において単一応答が平均 76.75% の根拠グループをカバーしたと記載し、これは 0.4.0 の 68.73% より高いと明かしている。テキスト検索の再生は Qwen3-Embedding-0.6B と Qwen3-Reranker-4B を用いて直接ヒット 10 件を返し、根拠グループ 454 個とナレッジベース 5 個を使用したと記録している。
コードに関する測定は別途行われた。README は、コードクエリ 24 件において Haiku が最初の応答だけで 13 件を完全に回答し、Skill（エージェントが検索を絞り込みながら指示を 이어가는後続クエリ機能）を許可すると 23 件を回答したと整理している。0.4.1 では Skill はグラフ出所パッセージを、直接ヒットと同じ参照で個別に表示する。文書条項の 2 つのバージョンを比較する場合、最初の応答で両方を読むか、欠けている側を再照会でき、後続クエリは時間範囲およびソース・グラフバージョンを引き継ぐ。
ただし、これらの数値はリポジトリ自身が実施した自己評価である。コード 24 問はサンプルが小さく、テキスト検索もクエリ 275 件・根拠グループ 454 個・ナレッジベース 5 個という構成の中で再現された値であり、評価にはページ画像 16 件と文書質問 55 件も併せて含まれた。検索プロファイル KB_SEARCH_TEXT_DISCOVERY=true を有効にした条件で測定されたスコアも確認する必要がある。グラフ再構築の安定性やオントロジーガバナンスなどの項目は、いまだ 0.4.0 の完全な技術報告を指している。0.4.1 で検索品質が明確に良くなったと結論づけるのは時期尚早である。