Методи виявлення та фільтрації суперечливого контексту у системах RAG на основі великих моделей

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.044016

Анотація

Оптимізація запитів до великих мовних моделей є важливою складовою сучасного генеративного штучного інтелекту, який використовується у завданнях аналізу тексту, підтримки прийняття рішень, автоматизованого перекладу та інших напрямках обробки природної мови, де критично важливою є точність і логічна обґрунтованість результатів. Висока якість відповіді LLM значною мірою залежить не лише від архітектури моделі, а й від того, як сформульовано вхідний запит, наскільки він відповідає очікуваному шаблону моделі, та чи надано йому достатній і коректний контекст. Для вирішення завдання надання моделі додаткових даних використовується підхід Retrieval-Augmented Generation, який дозволяє отримати з зовнішніх джерел найбільш релевантні фрагменти, що доповнюють користувацький запит, і подавати їх як частину вхідного контексту до LLM. Такий підхід значно підвищує ефективність генерації відповідей, особливо у випадках, коли модель не має попередніх знань про певну доменну область, проте водночас створює низку нових проблем, пов’язаних із появою суперечливої, застарілої або логічно неузгодженої інформації серед знайдених фрагментів. Це може спричиняти погіршення якості результатів та втрату логічної цілісності відповіді. У відповідь на ці виклики запропоновано методологію фільтрації знайденого контексту, яка реалізується після етапу семантичного пошуку і перед безпосередньою генерацією відповіді, базуючись на принципі логічної відповідності між знайденими фрагментами і початковим запитом. Така фільтрація полягає у виявленні імпліцитних або експліцитних суперечностей, що можуть виникати між запитом і даними, які додаються ззовні, з подальшим виключенням некоректних елементів. Це дозволяє істотно підвищити логічну узгодженість відповіді та зменшити ризик помилкової генерації без потреби у повторному навчанні базової LLM. У практичній реалізації ця методика вимагає оцінювання не лише семантичної близькості, а й логічної сумісності, що передбачає введення додаткового етапу внутрішнього логічного аналізу, який можна реалізувати з використанням окремих LLM або евристичних правил. Крім того, важливим аспектом є адаптація запиту до конкретної архітектури моделі, враховуючи її чутливість до довжини контексту, структури інструкцій, синтаксису, стилістики, а також внутрішніх механізмів розуміння інструкцій. Важливе місце займають також методи багаторівневої перевірки, зокрема включення внутрішніх ланцюгів міркування (chain-of-thought), мета-інструкцій, а також використання знань із зовнішніх баз знань і графів. Ці механізми дозволяють підвищити надійність систем RAG у складних інформаційних середовищах. В цілому, запропонований підхід підвищує не лише якість та достовірність результатів, а й стабільність їх поведінки при повторному використанні, що є критичним для професійних, медичних, правових та наукових застосувань. Подальші дослідження мають бути спрямовані на інтеграцію логіко-семантичного аналізу у RAG-пайплайни та розширення можливостей динамічного формування запитів залежно від домену, задачі та користувацького контексту, з метою досягнення максимальної відповідності очікуванням користувача при збереженні високої продуктивності та пояснюваності результатів.

Ключові слова: генеративний штучний інтелект; RAG; семантична близкість; внутрішні ланцюги міркування; LLM.