KERAG: Генерация с дополненным поиском, усиленная знаниями, для продвинутых систем ответов на вопросы

Обнаружено: LLM теряет точность, когда в контексте смешаны релевантные факты и «шум» — модель не умеет игнорировать лишнее и пытается использовать всё подряд. KERAG позволяет получать точные ответы из больших объёмов информации без галлюцинаций и подтасовки фактов. Метод разбивает задачу на три команды: 1) дай модели сырой текст, 2) заставь её отфильтровать только релевантное, 3) генерируй ответ строго на основе отфильтрованного. Вместо «прочитай всё и ответь» ты говоришь: «сначала выдели нужное, потом думай». Точность ответов вырастает на 40-60% по сравнению с наивным «вот текст, ответь на вопрос».