Интеграция систем генерации на основе поиска и семантического кэширования для повышения достоверности предметно-ориентированных LLM

Abstract

В статье приведено решение проблемы сокращения галлюцинаций больших языковых моделей (LLM) при работе с высоко нагруженными распределенными базами данных в архитектуре RAG. Анализируется влияние системных факторов (сетевых задержек, асинхронной консистентности, семантического шума) на фактологическую точность генерации. В качестве решения рассмотрены инновационные подходы: децентрализованная архитектура DRAG, многоисточниковая кросс-верификация MEGA-RAG на базе графов знаний, интеллектуальное семантическое кэширование и стратегии многофазного ранжирования. Установлено, что комплексное внедрение данных методов сводит к минимуму фактологическую манипуляцию, эффективно отсеивает «жесткие негативы» и оптимизирует баланс между барьером и скоростью вывода без ресурсоемкого дообучения модели.