MedCoT-RAG: Причинно-следственная генерация с дополненным поиском (CoT-RAG) для медицинских ответов на вопросы

Обнаружено: LLM проваливаются в сложных задачах не из-за нехватки данных, а из-за отсутствия структуры рассуждений — модель выдает первый пришедший ответ вместо логической цепочки. Метод позволяет получать глубокие, логически обоснованные ответы в задачах, требующих анализа причин и сравнения вариантов (от диагностики проблем бизнеса до выбора между job offer). Вместо вопроса "в лоб" вы даете модели 4-этапную схему мышления эксперта: Симптомы → Причинные гипотезы → Сравнение альтернатив → Обоснованное решение. Модель перестает галлюцинировать и начинает декомпозировать проблему — точность медицинских ответов выросла с 67% до 89%, а главное — ответ стал прозрачным и проверяемым.