def mode_hybrid(self, query, model_name="qwen3:0.6b",
                num_predict=512, temperature=0.3):
    """
    ハイブリッドモード: RAGとWeb検索を統合
    
    Args:
        query: ユーザーのクエリ
        model_name: 使用するLLMモデル
        num_predict: 生成トークン数
        temperature: 生成の確定性
    
    Returns:
        dict: 実行結果
    """
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"モード: Hybrid")
    print(f"クエリ: {query}")
    print(f"{'='*60}\n")
    
    start_time = time.time()
    
    # ステップ1: RAG検索
    print("📚 RAG検索を実行中...")
    rag_context, rag_metadata = self._execute_rag_search(query)
    
    # ステップ2: Web検索
    print("🌐 Web検索を実行中...")
    web_context, web_metadata = self._execute_web_search(query)
    
    # ステップ3: 結果を統合
    context = self._merge_contexts(rag_context, web_context)
    
    # ステップ4: LLMで回答生成
    answer = self._generate_answer(query, context, model_name,
                                   num_predict, temperature)
    
    elapsed_time = time.time() - start_time
    
    return {
        "answer": answer,
        "context": context,
        "rag_metadata": rag_metadata,
        "web_metadata": web_metadata,
        "method": "Hybrid",
        "mode": "hybrid",
        "elapsed_time": elapsed_time
    }
