Большие языковые модели (LLM) несмотря на свои возможности, связанные с пониманием языка и генерацией текста, сталкиваются с трудностями при обработке вопросов, информация по которым отсутствовала в их тренировочной выборке. RAG-подход является естественным решением описанной проблемы за счёт интеграции компоненты поиска в процесс генерации. GraphRAG выступает в качестве одного из ответвлений RAG-подхода, который моделирует/использует информацию о степени/типе связи между перебираемыми фрагментами текста. В рамках данного исследования рассматривается вариант комбинации/модификации существующих GraphRAG-методов с целью повышения качества работы вопросно-ответных систем.

Меньщиков М.А. (науч. рук. Муромцев Д.И.) Метод информационного поиска в векторных пространствах графов знаний для задач разработки вопросно-ответных систем // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14127