Е.В. Романова1, В.А. Малекова2, И.В. Меньшиков3

1–3 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Москва, Россия)
1 ekvromanova@fa.ru, 2 vamalekova@fa.ru, 3 216900@edu.fa.ru

Постановка проблемы. Современное развитие технологий искусственного интеллекта, особенно в сфере обработки естественного языка, обеспечивает значительные перспективы для автоматизации процессов анализа и обработки больших объемов цифровой информации. Учитывая экспоненциальный рост объемов данных и повышение ожиданий относительно быстрого доступа к актуальной и достоверной информации, все более востребованным становится создание интеллектуальных систем, способных оперативно и точно отвечать на запросы пользователей, используя специализированные знания.

Цель. Разработка интеллектуальной системы автоматической генерации ответов на типовые запросы пользователей, основанной на технологиях RAG и трансформерах, дополненной интегрированным графом знаний для оптимизации процесса.

Результаты. Изучены принципы функционирования трансформеров и метода RAG; разработана методика оценки качества создаваемых ответов; исследованы способы совершенствования генерации путем интеграции графов знаний; реализован прототип системы и оформление её в виде практического продукта – Telegram-бота.

Практическая значимость. Предложена архитектура чат-бота в Telegram, сочетающая классический метод Retrieval-Augmented Generation (RAG) с интеграцией графа знаний по схеме LightRAG, – эффективного инструмента для автоматизации рутинных операций обработки документов и общения с клиентами. Проведено сравнение, которое показало, что предложенный подход превосходит классический RAG по основным метрикам качества: достоверности ответов, полноте и точности контекста, релевантности ранжирования и оценкам METEOR и BERTScore. Разработанный чат-бот демонстрирует высокую эффективность и гибкость. Исследование подтверждает целесообразность интеграции графовых структур с RAG для задач, требующих сбалансированного синтеза детальных и контекстуальных знаний.

Романова Е.В., Малекова В.А., Меньшиков И.В. Разработка чат-бота для генерации ответов на вопросы с применением графов знаний и Retrieval-Augmented // Динамика сложных систем. 2025. Т. 19. № 5. С. 77−86. DOI: 10.18127/j19997493-202505-09

1. Lewis P., et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. arXiv preprint arXiv:2005.11401. – 2020. – URL: https://arxiv.org/abs/2005.11401. (дата обращения: 10.05.2025).CSS. URL: https://yoksel.github.io/size-units (дата обращения: 04.12.2022).
2. Edge D., et al. From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization. arXiv preprint arXiv:2404.16130. 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2404.16130. (дата обращения: 10.06.2025).
3. Guo Z., et al. LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation. arXiv preprint arXiv:2410.05779. 2025. URL: https://arxiv.org/abs/2410.05779. (дата обращения: 27.05.2025).
4. Global Artificial Intelligence Market Size Outlook. Grand View Research. Электронный ресурс. URL: https://www.grandviewresearch.com/ horizon/outlook/artificial-intelligence-market-size/global (дата обращения: 08.06.2025).
5. Key Chatbot Statistics. Botpress. Электронный ресурс. URL: https://botpress.com/blog/key-chatbot-statistics#:~:text=1 (дата обращения: 08.06.2025).
6. RAG Explained. SuperAnnotate. Электронный ресурс. URL: https://www.superannotate.com/blog/rag-explained (дата обращения: 15.05.2025).
7. References & Metrics. RAGas Documentation. Электронный ресурс. URL: https://docs.ragas.io/en/stable/references/metrics/ (дата обращения: 15.06.2025).
8. Kenan Agyel. Vector RAG vs Graph RAG vs LightRAG. TDG Global Blog. Электронный ресурс. URL: https://tdg-global.net/blog/ analytics/vector-rag-vs-graph-rag-vs-lightrag/kenan-agyel/ (дата обращения: 08.06.2025).
9. Faithfulness. Ragas Documentation. Электронный ресурс. URL: https://docs.ragas.io/en/stable/concepts/metrics/available_metrics/ faithfulness/ (дата обращения: 11.06.2025).
10. Advantages and disadvantages of Chatbots: everything you need to know. AIVO. Электронный ресурс. URL: https://www.aivo.co/ blog/advantages-and-disadvantages-of-chatbots (дата обращения: 04.06.2025).
11. Jalammar M. Illustrated Transformer. Визуальное объяснение архитектуры трансформеров. Jalammar: обучающие материалы. URL: https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ (дата обращения: 12.06.2025).
12. Jalammar M. Illustrated Word2Vec. Визуальное объяснение архитектуры Word2Vec. Jalammar: обучающие материалы. URL: https://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/ (дата обращения: 12.06.2025).