В данной работе исследуется оптимизация Retrieval-Augmented Generation (RAG) для повышения точности и скорости извлечения данных. Проведена оценка различных эмбеддинговых моделей, дообучение BGE-M3 с использованием Triplet Loss, а также внедрение двухэтапного ранжирования retrieved-данных (bi-encoder и cross-encoder). Дополнительно применены гибридные методы поиска, объединяющие sparse- и dense-векторные представления. Эксперименты показали рост точности поиска (увеличение MRR на 15%) и улучшение релевантности извлекаемых данных. Разработанная система сокращает время обработки информации и повышает эффективность работы специалистов.

Крайновских В.И. (науч. рук. Лаушкина А.А.) Оптимизация retrieval–augmented generation для работы с технической документацией промышленных компаний // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14201