Causal-Counterfactual RAG: проверка причинности через контрфактуальные сценарии

RAG-системы ищут по сходству слов, не по причинно-следственным связям. Спрашиваешь 'Почему упали продажи?' — находит текст где упоминаются 'продажи' и 'падение', но не факт что там объяснена причина. Система путает корреляцию (два события происходят вместе) и причинность (одно вызывает другое). Causal-Counterfactual RAG позволяет отличать истинные причины от случайных совпадений — проверяет каждую связь через контрфактуальный сценарий 'что было бы, если этой причины не было?'. Фишка метода: для каждой потенциальной причины генерирует альтернативную реальность без неё. Если убрал причину — результат исчез → это истинная причина. Если результат остался → просто корреляция. Точность причинного анализа выше на 30-40% по сравнению с обычным RAG.