Зачем структурировать вопрос, если LLM сама понимает контекст?

LLM может понять, но embedding model — нет. Она просто сравнивает векторы. Структурирование превращает вопрос в набор чётких условий, что радикально повышает точность поиска.

Не затормозит ли парсинг весь пайплайн?

Один вызов LLM добавляет 200–500 мс. Это меньше, чем время на перебор 10 000 чанков. В продакшене выигрыш в релевантности окупает задержку.

Какие бывают альтернативы LLM-парсингу?

NER-модели (SpaCy, GLiNER) или регулярные выражения. Но LLM даёт гибкость и понимание сложных интентов без дополнительного обучения.

Структурированный парсинг вопросов в RAG: гайд с кодом

Сколько раз вы видели RAG-систему, которая на вопрос "какие документы нужны для визы B1?" выдавала статью про визу в целом? Или ещё хуже — про паспорта? Проблема не в эмбеддерах и не в модели генерации. Корень зла — парсинг вопроса. Подаёте сырой текст в векторный поиск — получаете кашу. Подаёте структурированный запрос — получаете релевантный контекст. Давайте разберём, как перестать кормить RAG мусором.

Подписаться на канал

Структурированный парсинг вопросов в RAG: руководство с кодом, которое исправляет типичные ошибки

Подписывайтесь на наш канал!