{"id":456872,"date":"2025-04-21T21:02:02","date_gmt":"2025-04-21T21:02:02","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=456872"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=456872","title":{"rendered":"\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 2. \u041e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 RAG \u0434\u043b\u044f LLM: \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u041f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u044e \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043a\u0438\u0442\u0430\u0439\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439\u00a0<\/em>Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey<\/em><\/strong> (\u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c <\/em>\u0441\u043c. \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/em><\/a>) \u0412\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b \u044f \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0418\u0422-\u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u044b \u044f \u0441\u043e\u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0436\u0434\u0430\u043b \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c \u0438 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0431\u043e\u043a\u0441\u0430\u0445 (\u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u043d\u0430\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0440\u0430). \u041a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e, \u043d\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u0441\u0443\u0434\u044c\u0442\u0435.<\/em><\/p>\n\n

\u0412 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 RAG-\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f:
—\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/abbr><\/strong>,
—\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438<\/abbr><\/strong> ,
—\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445,
—\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439<\/strong>.<\/p>\n

\u0410. \u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/h2>\n

RAG<\/strong> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f LLM<\/strong>, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0442\u0438\u043f \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/strong> \u0438 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438<\/strong> \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n

    \n
  1. \n

    \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong>. \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u043b \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439<\/abbr>). \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0432 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043d\u0430\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 LLM-\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430 \u2014 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n

    \u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 1. \u0421\u0432\u043e\u0434\u043a\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 RAG. <\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \n
    \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
    \n

    \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434<\/p>\n<\/th>\n

    		\n

    \u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a<\/p>\n<\/th>\n

    		\n

    \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/th>\n

    		\n

    \u0423\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/th>\n

    		\n

    \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f<\/p>\n<\/th>\n

    		\n

    \u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n

    \n

    CoG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Phrase<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Pre-training<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    DenseX<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    FactoidWiki<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Proposition<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    EAR<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sentence<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    UPRISE<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sentence<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RAST<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sentence<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    Self-Mem<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sentence<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    FLARE<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Search Engine, Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sentence<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Adaptive<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    PGRA<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sentence<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    FILCO<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sentence<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RADA<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sentence<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    Filter-rerank<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Synthesized dataset<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sentence<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    R-GQA<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sentence Pair<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    LLM-R<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sentence Pair<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    TIGER<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Item-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Pre-training<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    LM-Indexer<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Item-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    BEQUE<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Item-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    CT-RAG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Synthesized dataset<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Item-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    Atlas<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia, Common Crawl<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Pre-training<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RAVEN<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Pre-training<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RETRO++<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Pre-training Corpus<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Pre-training<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    INSTRUCTRETRO<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Pre-training corpus<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Pre-training<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RRR<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Search Engine<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RA-e2e<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    PROMPTAGATOR<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    BEIR<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    AAR<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    MSMARCO, Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RA-DIT<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Common Crawl, Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RAG-Robust<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RA-Long-Form<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    CoN<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    Self-RAG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Adaptive<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    BGM<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    CoQ<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    Token-Elimination<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    PaperQA<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Arxiv, Online Database, PubMed<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    NoiseRAG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    FactoidWiki<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    IAG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Search Engine, Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    NoMIRACL<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    ToC<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Search Engine, Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Recursive<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    SKR<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base, Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Adaptive<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    ITRG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RAG-LongContext<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    ITER-RETGEN<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    IRCoT<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Recursive<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    LLM-Knowledge-Boundary<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RAPTOR<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Recursive<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RECITE<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    LLMs<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    ICRALM<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Pile, Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    Retrieve-and-Sample<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Doc<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    Zemi<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    C4<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Doc<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    CRAG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Arxiv<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Doc<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    1-PAGER<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Doc<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    PRCA<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Doc<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    QLM-Doc-ranking<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Doc<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    Recomp<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Doc<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    DSP<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Doc<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RePLUG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Pile<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Doc<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    ARM-RAG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Doc<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    GenRead<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    LLMs<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Doc<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    UniMS-RAG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Multi<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    CREA-ICL<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Crosslingual, Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sentence<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    PKG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    LLM<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tabular, Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Chunk<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    SANTA<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Code, Text<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Item<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Pre-training<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    SURGE<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Freebase<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    KG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sub-Graph<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    MK-ToD<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    KG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Entity<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    Dual-Feedback-ToD<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    KG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Entity Sequence<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Tuning<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    KnowledGPT<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    KG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Triplet<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Muti-time<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    FABULA<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base, Graph<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    KG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Entity<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    HyKGE<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    CMeKG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    KG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Entity<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    KALMV<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Wikipedia<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    KG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Triplet<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    RoG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Freebase<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    KG<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Triplet<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Iterative<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

    \n

    G-Retriever<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Dataset-base<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    TextGraph<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Sub-Graph<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Inference<\/p>\n<\/td>\n

    		\n

    Once<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n

    \u041d\u0435\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/strong>, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b, \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/strong>, \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c\u044b\u043c \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0442\u0438\u043f\u0430 ODQA<\/abbr><\/strong> <\/abbr>\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u044e\u0442 \u0434\u0430\u043c\u043f\u044b Wikipedia, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 HotpotQA 4 (\u043e\u0442 1 \u043e\u043a\u0442\u044f\u0431\u0440\u044f 2017 \u0433.) \u0438 DPR5 (\u043e\u0442 20 \u0434\u0435\u043a\u0430\u0431\u0440\u044f 2018 \u0433.). \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u043d\u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u043f\u0435\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b<\/abbr><\/strong> \u0438 \u0443\u0437\u043a\u043e\u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/abbr><\/strong>, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438 \u044e\u0440\u0438\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435.<\/p>\n

    \u041f\u043e\u043b\u0443\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/abbr><\/strong> \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 RAG-\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\u043c:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/abbr><\/strong> \u043d\u0430 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043e\u0440\u0432\u0430\u043d\u044b, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0435 \u0446\u0435\u043b\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435;<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430<\/abbr><\/strong>, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0438\u0445 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u0430 \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n

        \n
      1. \n

        \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 LLM \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 SQL-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, TableGPT), \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0432 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043a \u0431\u0430\u0437\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445;<\/p>\n<\/li>\n

      2. \n

        \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 NLP-\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043e\u0431\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n

        \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/strong>, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0430\u0444\u044b \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439<\/abbr><\/strong> \u2014 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044f\u043c\u0438, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 KnowledGPT \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043a \u0431\u0430\u0437\u0430\u043c \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430, \u043e\u0431\u043e\u0433\u0430\u0449\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 RAG-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0434\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 LLM \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u043c\u0438, \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 G-Retriever \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/abbr><\/strong>, LLM \u0438 RAG, \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043c\u044f\u0433\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/abbr><\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 Prize-Collecting Steiner Tree<\/abbr> \u0434\u043b\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u0445.<\/p>\n

        \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441\u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 — \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u00a0\u2014 \u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n

        \u041a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e.<\/strong> \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0434\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u043e\u0439 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 RAG \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 LLM. \u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 SKR<\/abbr>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0435\/\u043d\u0435\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u044b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u0414\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u2014 GenRead, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0442\u0440\u0438\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 LLM, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438 \u043a\u0430\u0443\u0437\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/abbr><\/strong>.<\/p>\n

          \n
        1. \n

          \u0414\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430.<\/strong> \u041a\u0430\u043a \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u0432\u044b\u0448\u0435, \u043f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/strong>, \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438<\/strong>. \u0413\u0440\u0443\u0431\u0430\u044f \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/abbr><\/strong> <\/abbr> \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043d\u043e \u0440\u0438\u0441\u043a\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0434\u0435\u0437\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445. \u0422\u043e\u043d\u043a\u0430\u044f \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/abbr><\/strong> \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443 \u0438 \u043d\u0435 \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043b\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445<\/abbr>. \u0412 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0438 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432<\/strong> \u0434\u043e \u0446\u0435\u043b\u044b\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432<\/strong>.
          \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 DenseX \u0432\u0432\u0451\u043b \u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438<\/abbr><\/strong> <\/abbr>\u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043c\u043f\u0440\u043e\u043c\u0438\u0441\u0441 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 «\u0418\u0418 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 NLP-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b» \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438: «\u0418\u0418 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443» \u0438 «\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0441\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f NLP-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432». \u0422\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0448\u0443\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0414\u043b\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439<\/strong> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0438: \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong>, \u0442\u0440\u0438\u043f\u043b\u0435\u0442\u044b<\/strong> \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0430\u0444\u044b<\/strong>. \u0412 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442 Item ID<\/abbr><\/strong>, \u0430 \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0430 \u2014 \u043f\u0430\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/abbr><\/strong>. \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438: \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u0438\u0445 RAG-\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0442\u0440\u0438\u043f\u043b\u0435\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 «\u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430-\u0441\u0438\u043c\u043f\u0442\u043e\u043c-\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435».<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          \u0411. \u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n

          \u041d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 <\/abbr>\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u0438<\/abbr><\/strong> \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong>. \u041a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430.<\/p>\n

          \u0421\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0447\u0430\u043d\u043a\u0438<\/strong> \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0440\u043e\u043c\u0438\u0441\u0441 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043c\u0435\u043b\u043a\u0438\u043c\u0438. \u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b:<\/p>\n