"Фреймворк на основе AI-агентов для автоматизированного построения графа знаний о продуктах в электронной коммерции"

Вместо одного гигантского промпта «извлеки всё» исследователи разбили задачу на три диалоговых этапа: LLM сначала сам проектирует схему данных, затем критикует и улучшает её, и только потом заполняет по этому шаблону. Метод позволяет получать структурированные данные из хаотичного текста (описания товаров, отзывы, вакансии) с точностью как у баз данных. Ключевая фишка: модель не просто отвечает, а выступает в трёх ролях последовательно — аналитик создаёт онтологию (список нужных полей), редактор убирает дубли и нечёткости, исполнитель строго следует финальной схеме при извлечении.