ARK-V1: LLM-агент для вопросно-ответных систем на графах знаний, требующих рассуждений на основе здравого смысла

Обнаружено: LLM катастрофически ненадежны в фактических вопросах, когда пытаются «вспомнить» информацию из обучающих данных — отсюда вечные галлюцинации и устаревшие ответы. ARK-V1 позволяет превратить модель из монолога в управляемый диалог-исследование, где LLM сначала собирает факты через серию уточняющих запросов, и только потом синтезирует ответ. Вместо одного сложного промпта модель выполняет цикл: декомпозиция вопроса → запрос факта → анализ → следующий запрос → итоговый синтез. Точность выросла с ~67% до ~91% по сравнению с обычным Chain-of-Thought.