В мире автоматизированной обработки документов часто возникает проблема, когда нейросеть выдает не полный, а лишь указательный ответ, как, например, «см. Раздел 7.2», вместо конкретного содержания этого раздела. В статье обсуждается, как разработать систему, которая будет последовательно обрабатывать такие внутренние ссылки через так называемый RAG-подход (Retrieval-Augmented Generation).
Система разбита на различные этапы: парсинг документов, формулировка вопросов, извлечение информации и генерация ответов. Проблема в том, что на каждом этапе ссылки могут не разрешаться, и нужная информация игнорируется. Для решения этой проблемы были предложены циклы обратной связи, целевые запросы на разрешение ссылок и повторная генерация ответов с добавленными данными.
Такой метод позволяет учесть еще не разрешенные ссылки на референции, что значительно улучшает точность ответа. Аргументы к данному подходу включают в себя управление структурированными выводами через сигналы, а не через оценки уверенности, что позволяет повышать надежность всей системы извлечения информации.
Эти шаги делают автоматические ответы более полными и надежными, тем самым сокращая количество упущенных деталей в ответах. В следующей части будет рассмотрен другой тип вопросов, где ответы распределены по документу.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена