В работе предлагается подход к интеллектуальной генерации гипотез для продуктовых исследований на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG). Решение ориентировано на устранение разрыва между научными публикациями и практикой продуктовых экспериментов: система извлекает релевантные фрагменты из корпуса исследований и формирует набор проверяемых гипотез в стандартизированном формате с указанием сегмента, ожидаемого эффекта, метрик и дизайна проверки, а также с обязательными ссылками на первоисточники. Предложена схема контроля качества, включающая оценку релевантности извлечения и согласованности генерации с контекстом. Подход повышает воспроизводимость, снижает риск недостоверных утверждений и ускоряет подготовку протоколов A/B-тестов.

Богодист В.Я., Сабанцева А.А., Игитов М.Д. (науч. рук. Горгадзе А.А.) Интеллектуальная генерация гипотез для продуктовых исследований // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17991