Вам не нужны готовые графы для RAG: генерация с дополненным поиском с адаптивными структурами рассуждений

Обнаружено: LLM катастрофически теряют точность при попытке обработать сложный многосоставной вопрос за один проход — отсюда вечные галлюцинации на задачах типа "найди связь между А, Б и В". LogicRAG позволяет получать точные ответы на сложные вопросы, требующие сбора информации из разных источников, без дорогостоящих графов знаний. Метод превращает один сложный промпт в управляемую цепочку простых подзадач, где каждый следующий шаг использует результат предыдущего — как человек гуглит: нашёл первое, на основе найденного ищет второе. Результат: точность ответов растёт, галлюцинации падают, потому что модель решает не "всё сразу", а серию простых задач.