Библиографическое описание:ИНСТРУМЕНТЫ НА БАЗЕ LLM И RAG ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ В КОРПОРАТИВНОЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СРЕДЕ : доклад, тезисы доклада / Е. К. Демина. - [Б. м. : б. и.], 2025. - Текст : непосредственный // Молодые ученые в решении актуальных проблем науки : cборник материалов Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (с международным участием), посвященной 10-летию науки и технологий. - Красноярск, 2025. - С. 613-615.
Аннотация:Настоящее исследование направлено на анализ эффективности комбинации технологий Large Language Models (LLM) и Retrieval-Augmented Generation (RAG) для интеллектуального поиска информации в распределенных корпоративных средах. Актуальность работы обусловлена ростом объема гетерогенных данных (текст, метрики, мультимедиа) в условиях децентрализованных хранилищ и ограничениями традиционных методов поиска (TF-IDF, BM25), не учитывающих семантическую неоднозначность и динамичность корпоративных данных].
This study focuses on analyzing the effectiveness of combining Large Language Models (LLM) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) technologies for intelligent information retrieval in distributed corporate environments. The relevance of the research is driven by the exponential growth of heterogeneous data (text, metrics, multimedia) in decentralized storage systems and the limitations of traditional search methods (TF-IDF, BM25), which fail to account for semantic ambiguity and the dynamic nature of corporate data.
