3,583 papers
arXiv:2510.14252 73 16 окт. 2025 г. PRO

MoM: трёхслойная структура памяти для глубокой обработки документов

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
RAG-системы режут документы как колбасу — по 200 слов, не понимая контекст. Кусок может оборваться на середине мысли, потерять связь между идеями. Метод MoM (Mixtures of scenario-aware document Memories) позволяет обрабатывать документы как эксперт: сначала понять структуру целиком, потом разбить осмысленно. Метод создаёт три слоя памяти — оглавление (карта документа), тезисы (ключевые мысли каждого раздела), полные куски (текст с чёткими границами). При поиске система ищет отдельно в каждом слое, потом объединяет результаты — это точнее чем один вектор для всего документа.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с