PROPEX-RAG: улучшенный GraphRAG с использованием управляемого подсказками выполнения подсказок

Традиционный RAG проваливается на вопросах, требующих связать факты из разных документов — модель не видит связей между разрозненными кусками текста. PROPEX-RAG позволяет LLM отвечать на сложные multi-hop вопросы (типа «В какой компании работал основатель студии, создавшей фильм X?»), которые требуют цепочки из 2-3+ фактов. Система заранее извлекает из документов структурированные факты через промпты (субъект-отношение-объект) и строит из них граф знаний. При ответе LLM «путешествует» по графу, находя цепочку связанных фактов, вместо поиска по сырому тексту — state-of-the-art точность в multi-hop QA.