Метод генерації відповідей на основі RAG із використанням графа походження та оцінки довіри

Abstract

Об'єкт дослідження – процес генерації відповідей на запити користувача на основі великих мовних моделей із залученням зовнішніх джерел знань. Предмет дослідження – метод генерації відповідей на основі підходу Retrieval Augmented Generation з використанням графа походження документів та багатофакторної оцінки довіри. Мета роботи – підвищення прозорості та надійності систем генерації відповідей шляхом розробки методу, що інтегрує RAG, граф походження документів і багатофакторну оцінку довіри, та його програмної реалізації. Методи дослідження – аналіз наукової літератури, методи векторного представлення тексту, методи теорії графів, методи інженерії програмного забезпечення, експериментальний порівняльний аналіз. Сучасні RAG-системи не надають користувачу структурованої інформації про джерела відповіді і не дозволяють оцінити її надійність. У роботі запропоновано метод, що поєднує Retrieval-Augmented Generation із графом походження документів і багатофакторною оцінкою довіри. Виконано аналіз предметної галузі, сформульовано постановку задачі та вимоги до системи. Експериментальне дослідження підтвердило доцільність використання графа походження та багатофакторної оцінки довіри для підвищення прозорості й інтерпретованості системи.