Противоречия в RAG: как конфликтующие источники ломают ответы LLM

Парадокс: Интуитивно кажется что проблема RAG-систем в нерелевантных источниках. На деле опаснее всего документы средней релевантности (similarity 0.2-0.4) — исследование нашло там 5492 документа с высоким уровнем противоречий. Полностью нерелевантные источники модель игнорирует, а вот "похожие но не совсем" (одна тема, разные годы, разные выводы) заставляют её путаться. Фишка: средняя релевантность создаёт иллюзию согласованности — модель думает "все про витамин D, можно объединить", а на деле там конфликт методологий. Результат: точность падает на 18-20% даже у специализированных моделей.