Система генерации с дополненным поиском на основе больших языковых моделей для комплексных противопоказаний к лекарствам

Обнаружено: LLM катастрофически ненадежны в вопросах, требующих фактической точности — без контекста модель угадывает с вероятностью 50/50, что недопустимо в медицине, юриспруденции или финансах. Метод RAG позволяет получать точные ответы на специализированные вопросы, превращая LLM из "всезнающего оракула" в "умного аналитика документов". Вместо того чтобы полагаться на память модели, вы подаете ей релевантный текст прямо в промпт — модель перестает галлюцинировать и начинает рассуждать на основе фактов. Точность скачет с 50% до 90%+.