Как графы знаний учат LLM меньше галлюцинировать

LLM до сих пор уверенно выдумывают факты — особенно там, где нужна точность, а не красивая формулировка.

Исследователи из Сбера предлагают лечить эту проблему не просто поиском по базе, а связкой модели с графом знаний и многошаговым, адаптивным поиском, который уточняет запрос на ходу и лучше держится за реальные сущности и связи. Такой подход заметно снижает галлюцинации и повышает точность ответов, причём даже на сравнительно компактных моделях.

В этом обзоре разбираем, как графы знаний становятся внешней опорой для LLM.

📜 Полный обзор