本報告は、Multilingual E-commerce Search CompetitionにおけるDcuRAGONsチームの方法論と成果を詳述しています。問題は、多言語の文脈におけるユーザークエリと商品アイテムの関連性を認識し、Eコマースプラットフォームでの推奨性能を向上させることを目指しています。大規模言語モデル（LLM）の能力を活用したデータ中心のアプローチにより、競技中に他の解決策と比較して最高スコアを達成しました。最終のリーダーボードは、提供されたURLで公開されており、プロジェクトのソースコードも同様に公開されています。