Адаптивная RAG-архитектура для задачи интеллектуального поиска в корпусе документов образовательных учреждений
Main Article Content
Аннотация
Решена задача повышения качества интеллектуального поиска в корпусе документов образовательных учреждений, включающем учебные планы, рабочие программы дисциплин и нормативные акты. Классические архитектуры подхода «генерация, дополненная поиском» (Retrieval-Augmented Generation, RAG), основанные на единственном модуле поиска по обычному тексту, демонстрируют низкую точность работы на документах, включающих таблицы, логические связи между сущностями и строгие формулировки нормативных документов. Предложена адаптивная RAG-архитектура из четырех слоев, каждый из которых учитывает специфику хранения данных в подобных документах. Результаты показали, что учет структуры документов и адаптивная маршрутизация запросов существенно повышают фактическую корректность ответов. Предложенная архитектура может быть использована при проектировании интеллектуальных ассистентов для административных и учебно-методических сервисов высших учебных заведений.
Article Details
Библиографические ссылки
2. Ji Z., Lee N., Frieske R., Yu T., Su D., Xu Y., Ishii E., Bang Y.J., Madotto A., Fung P. Survey of hallucination in natural language generation // ACM computing surveys. 2023. Vol. 55, No. 12. P. 1–38. https://doi.org/10.1145/3571730
3. Lewis P., Perez E., Piktus A., Petroni F., Karpukhin V., Goyal N., Küttler H., Lewis M., Yih W., Rocktäschel T., Riedel S., Kiela D. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks // Advances in neural information processing systems. 2020. Vol. 33. P. 9459–9474. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.11401
4. Gao Y., Xiong Y., Gao X., Jia K., Pan J., Bi Y., Dai Y., Sun J., Wang M., Wang H. Retrieval-augmented generation for large language models: A survey // arXiv preprint arXiv:2312.10997. 2023. Vol. 2, No. 1. P. 32. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000877
5. Masanneck L., Meuth S.G., Pawlitzki M. Evaluating base and retrieval augmented LLMs with document or online support for evidence-based neurology // npj Digital Medicine. 2025. Vol. 8, No. 1. P. 137. https://doi.org/10.1038/s41746-025-01536-y
6. Barenji R.V., Salimi N., Khoshgoftar S. An LLM-Powered Assessment Retrieval-Augmented Generation (RAG) For Higher Education // arXiv preprint arXiv:2601.06141. 2026. https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.06141
7. Karpukhin V., Oguz B., Min S., Lewis P., Wu L., Edunov S., Chen D., Yih W.T. Dense passage retrieval for open-domain question answering // Proceedings of the 2020 conference on empirical methods in natural language processing (EMNLP). 2020. P. 6769–6781. https://doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-main.550
8. Zhang Y., Dou Z., Li X., Jin J., Wu Y., Li Z., Wen J. R. Neuro-symbolic query compiler // Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025. Vol. 2025. P. 12138–12155. https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-acl.628
9. Es S., James J., Anke L.E., Schockaert S. Ragas: Automated evaluation of retrieval augmented generation // Proceedings of the 18th conference of the European chapter of the association for computational linguistics: system demonstrations. 2024. P. 150–158. https://doi.org/10.18653/v1/2024.eacl-demo.16
10. Zheng L., Chiang W., Sheng Y., Zhuang S., Wu Z., Zhuang Y., Lin Z., Li Z., Li D., Xing E., Zhang H., Gonzalez J., Stoica I. Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena // Advances in neural information processing systems. 2023. Vol. 36. P. 46595–46623. https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.05685
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.