"Дополнение знаний для коррекции ошибок вопросов в китайской системе ответов на вопросы с помощью QuestionRAG"

LLM выдаёт неверные ответы не из-за «глупости», а из-за двух системных сбоев: недопонимание (нет знаний о специфическом термине) и чрезмерное исправление (модель «исправляет» правильный редкий термин на популярный, искажая смысл). Метод QuestionRAG позволяет получать точные ответы даже на запросы с опечатками или узкоспециализированными терминами — для этого нужно предоставить модели внешний контекст из надёжных источников. Вы делаете быстрый поиск по ключевым терминам запроса и добавляете найденные определения в промпт — модель перестаёт гадать и начинает опираться на факты. Точность ответов повышается на порядок, особенно для малоизвестных брендов, локальных названий и научных терминов.