RaCフレームワークにはいくつかの限界があります。まず、フレームワークの効果は、使用する大規模言語モデル（LLM）の性能に依存します。LLMが持つ知識の範囲や質が不十分である場合、RaCフレームワークの効果も制限される可能性があります。また、質問の再構成や誤答の分析を自動化するために使用されるGPTモデルの限界も考慮する必要があります。特に、複雑な問題や高度な論理的推論を必要とする場合、GPTモデルが適切な回答を生成できないことがあります。さらに、データのバイアスや不均衡も課題であり、特定のトピックに偏ったデータセットが生成されると、モデルの学習結果に影響を与える可能性があります。