Алгоритмические методы интеллектуального сбора и предварительной обработки данных в системах поддержки принятия решений

Abstract

В работе исследуются алгоритмические подходы к интеллектуальной подготовке данных для систем поддержки принятия решений на базе архитектуры RAG. Рассматриваются методы преодоления ограничений больших языковых моделей, таких как «галлюцинации» и отсутствие актуальных контекстных знаний. Подробно анализируются стратегии мультимодального парсинга PDF-документов, семантического и пропозиционального сегментирования текста, а также математические основы векторизации. Особое внимание уделено методам оптимизации поиска: алгоритмам HyDE, HNSW и семантическому кэшированию, обеспечивающим высокую точность и производительность интеллектуальных агентов в корпоративных средах.