ProgRAG: устойчивое к галлюцинациям прогрессивное извлечение и рассуждение над графами знаний

Обнаружено: LLM проваливает сложные многосоставные запросы не из-за нехватки знаний, а из-за попытки одновременно искать факты И делать выводы — как если бы детектив искал улики и писал заключение параллельно. Метод ProgRAG позволяет превратить один запутанный запрос в управляемую цепочку простых задач, где модель сначала находит факты по частям, а потом делает вывод на их основе. Вы разбиваете вопрос на под-задачи, решаете их последовательно, а перед финальным запросом собираете все найденные факты в единый структурированный блок — модель перестает искать и начинает анализировать уже проверенную информацию. Точность ответов вырастает на 40-60% в задачах с множественными ограничениями.