Multi-Granular RAG – иерархический поиск информации для точных ответов

Парадокс: RAG находит «релевантный» фрагмент, но LLM всё равно даёт поверхностный ответ — потому что одного абзаца недостаточно для полноты картины. Метод Multi-Granular RAG позволяет LLM одновременно видеть и общую идею документа, и ключевые тезисы разделов, и конкретные детали — как если бы у неё было три «оглавления» разной детализации. Система создаёт трёхуровневый индекс (глобальный контекст → тематические блоки → точные цитаты) и добавляет механизм оценки уверенности, который отсеивает сомнительную информацию. Результат: значительный рост точности и исчезновение галлюцинаций при работе с большими документами.