Генерация, дополненная поиском по графу, ориентированная на запросы

Обнаружено: стандартный RAG проваливается на сложных вопросах, потому что ищет фрагменты текста, похожие на запрос — а если ответ размазан по 3 разным разделам документа, система их не свяжет. QCG-RAG позволяет получать точные ответы на аналитические вопросы, требующие синтеза информации из разных частей документа (например, "Какие жалобы пользователей из Германии влияют на отказ от подписки?"). Система заранее генерирует для каждого фрагмента пачку возможных вопросов и строит из них граф связей — когда приходит ваш запрос, она ищет не в тексте, а в этой сети вопросов, делает "прыжки" (hops) к связанным темам и только потом собирает нужные куски текста. Точность на multi-hop вопросах выросла на 23% по сравнению с обычным RAG.