Адаптивные стратегии работы с документами: выбор подхода по типу вопроса

Нет универсального способа извлекать информацию из документов через LLM. Векторный поиск (семантический поиск по кускам) отличен для фактов, но выдает поверхностные ответы на сложные темы. Графовый (структура знаний с узлами-концепциями) глубок, но затратный — в 10-20 раз больше ресурсов и тонет в деталях на простых вопросах. Метод позволяет автоматически выбирать стратегию работы с документом в зависимости от типа вопроса — факт, раздел или общая тема. Фишка: модель сама классифицирует вопрос в промпте и применяет соответствующую стратегию — быстрый поиск для фактов, глубокий анализ для тем. +12-15% точности при снижении затрат на 40%.