Исследование посвящено проектированию агентных диалоговых систем для автоматизации взаимодействия с государственными базами данных на примере задачи text2sql. Используются крупные языковые модели (LLM, например, LLaMa и Mistral) и технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) для повышения точности и релевантности SQL-запросов. Основные задачи включают анализ проблем text2sql, применение RAG для улучшения качества запросов и апробацию подхода на данных ЖКИ с использованием метрик (precision, recall, F-мера и др.). Результаты показывают, что сочетание LLM и RAG минимизирует ошибки, улучшает адаптацию к контексту и повышает эффективность работы с базами данных, что особенно актуально для сферы ЖКИ.

Леманов А.А., Скворцов Д.А., Ореховский И.А. (науч. рук. Федоров Д.А.) Проектирование агентных диалоговых систем на примере государственных баз данных с применением технологии rag и llm в рамках задачи text2sql // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14107