{"id":481583,"date":"2026-05-29T12:00:27","date_gmt":"2026-05-29T12:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=481583"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=481583","title":{"rendered":"\u041a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 RAG, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d LLM"},"content":{"rendered":"<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width \"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a3d\/e04\/134\/a3de04134d0068eec8d059a0a76e292a.png\" width=\"1920\" height=\"734\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/a3d\/e04\/134\/a3de04134d0068eec8d059a0a76e292a.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a3d\/e04\/134\/a3de04134d0068eec8d059a0a76e292a.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>\u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0432 \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0433\u0430\u043b\u043b\u044e\u0446\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u2014 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 RAG, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c, \u0430 \u043d\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0412\u0441\u0435 LLM \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 RAG, \u043d\u043e \u043e\u043d \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0438 \u0441\u0430\u043c \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u043f\u043b\u043e\u0445\u0438\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c.\u00a0<\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u044f \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0443 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 <a href=\"https:\/\/aclanthology.org\/2025.emnlp-main.439\/\">LLM-Independent Adaptive RAG: Let the Question Speak for Itself<\/a>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0443\u0447\u0435\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 MWS AI, AIRI, \u0421\u043a\u043e\u043b\u0442\u0435\u0445\u0430 \u0438 \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043a adaptive retrieval, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 RAG \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c, \u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<h3>\u0412 \u0447\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u0438\u0437\u043d\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430<\/h3>\n<p>\u0412\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u044b, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0441\u043a\u043b\u0438\u043a\u043d\u0435\u0442\u0435 \u2013 \u00ab\u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f!\u00bb. \u041d\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043f\u0435\u0448\u0438\u0442\u0435 \u0441 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438: \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 adaptive RAG-\u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 &#171;\u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c\/\u043d\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c&#187; \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u0430\u043c\u0443 LLM: \u043f\u043e \u0435\u0451 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f\u043c, \u043f\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0435 \u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0410 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0434\u0430\u0451\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u044b \u0438 \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c \u0441\u044a\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0442 \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0448 \u0432 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0440\u0430\u0434\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e adaptive retrieval \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 RAG \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 LLM.  \u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0451 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u043c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u043c: \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c, \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u043b\u0438 retrieval, \u043f\u043e \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043d\u0438\u043c \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439. \u0421\u0432\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043b\u0438 <strong>LLM-independent adaptive retrieval<\/strong>.\u00a0<\/p>\n<p>\u0418\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0443\u0447\u0435\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c \u0438 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u043d\u0451\u043c.<\/p>\n<p>\u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443:\u00a0<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0430\u043c \u0432 Wikipedia;\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043b\u0438 \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043d \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<p>\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u2192 \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u2192 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 (\u043d\u0435 LLM) \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442, \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d retrieval \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u0432\u043e \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043e\u0442\u0434\u0430\u0451\u0442 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443, \u0431\u0435\u0437 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e \u0448\u0430\u0433\u0430. <br \/>\u0418 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0438\u0447\u0430: \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u0432\u044b\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0434\u0435\u0448\u0451\u0432\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a knowledgability, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435: iAR \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0438\u0445 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043a LLM \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435.\u00a0<\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 1% \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 (FLOPs) \u043e\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u0435\u0448\u0435\u0432\u043b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 RAG.<\/p>\n<h3>\u0422\u0435\u0445\u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c &#8212; \u0432\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 27 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 7 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u0421\u043b\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u0438\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442, \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d retrieval \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u044e \u0432\u0441\u0435 7 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Graph features<\/strong>: \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043f\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0443 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 Wikidata. \u0414\u043b\u044f \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443 \u043d\u0438\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u043a\u0430\u043a \u0443 subject \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0443 object; \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442\u0441\u044f \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c, \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Popularity features<\/strong>: \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0430\u043c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u0432 Wikipedia \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0433\u043e\u0434; \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f min, max \u0438 mean.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Frequency features<\/strong>: \u043a\u0430\u043a \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441\u0435, \u043f\u043b\u044e\u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e\u0433\u043e n-\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0432 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Knowledgability<\/strong>: \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e LLM \u00ab\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u00bb \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c; \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435, \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 verbalized uncertainty \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Question type<\/strong>: \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u0434\u0435\u0432\u044f\u0442\u0438 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u2014 ordinal, count, generic, superlative, difference, intersection, multihop, yes\/no, comparative.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Question complexity<\/strong>: \u043e\u0434\u043d\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438\u043b\u0438 multi-hop, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043e\u043d \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Context relevance<\/strong>: \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u0435\u043d \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0430\u0436\u0435\u043d \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431, \u043a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f. \u0414\u043b\u044f entity linking \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 NLP-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 BELA \u0438 DeepPavlov.\u00a0<\/p>\n<p>Question type \u043e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 bert-base-uncased, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 Mintaka; \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u0451\u0442 \u0434\u0435\u0432\u044f\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432, \u0430 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0443 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c 0.93.<\/p>\n<p>Question complexity \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a one-hop vs multi-hop \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 N-hop \u0438\u0437 FreshQA; \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d DistilBERT, \u0430 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 F1 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435 \u2014 0.82. Context relevance \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 BERT cross-encoder: \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u043c \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f minimum, maximum \u0438 mean \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043f\u043b\u044e\u0441 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430.<\/p>\n<p>\u0421\u0430\u043c \u0440\u043e\u0443\u0442\u0435\u0440 \u0443 \u043d\u0438\u0445 \u043d\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0438\u0433\u0430\u043d\u0442, \u0430 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 ML-\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d retrieval \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442. <\/p>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0432 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 soft-voting \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043e\u043d\u0438 \u0435\u0449\u0451 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u044e\u0442 \u0433\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u044b: HybridExternal \u2013 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, HybridUFP \u2013 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0435\u0437 popularity \u0438 frequency, \u0438 HybridFP \u2013 uncertainty \u043f\u043b\u044e\u0441 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0431\u0435\u0437 popularity \u0438 frequency.<\/p>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u0432 \u0441\u0432\u044f\u0437\u043a\u0435 LLaMA 3.1-8B-Instruct \u043a\u0430\u043a \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 BM25 \u043a\u0430\u043a retriever. \u041e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 Qwen2.5-7B-Instruct. \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043d\u0430 \u0448\u0435\u0441\u0442\u0438 QA-\u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445: SQuAD v1.1, Natural Questions, TriviaQA, MuSiQue, HotpotQA \u0438 2WikiMultiHopQA. <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f In-Accuracy (InAcc) \u2014 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442. \u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u2014 Retrieval Calls (RC) \u2013 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u0432 retrieval \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0438 LM Calls (LMC) \u2013 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u0432 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0448\u0430\u0433\u0438 uncertainty estimation.<\/p>\n<h3>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/h3>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 iAR \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0437\u0430\u0442\u043e \u0434\u0430\u0451\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043d\u044b. \u041b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c knowledgability \u0438 question complexity \u0441\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c InAcc 38.9 \u0438 38.8 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u0414\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, Always RAG \u0434\u0430\u0451\u0442 38.4, \u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 one-step uncertainty baseline Hybrid UE \u2013 39.3. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u044b\u0432 \u0441 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 uncertainty-based \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439.<\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, AdaptiveRAG \u2013 40.3 \u0438 DRAGIN \u2013 41.1. \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434: \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432\u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u0443\u044e \u043a \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c adaptive-\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e \u0434\u0435\u0448\u0435\u0432\u043b\u0435 \u043f\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width \"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/9f8\/435\/379\/9f843537910f9ac9992f4815ed60d114.png\" alt=\"\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b adaptive retrieval and uncertainty-based \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432\" title=\"\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b adaptive retrieval and uncertainty-based \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432\" width=\"1292\" height=\"734\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/9f8\/435\/379\/9f843537910f9ac9992f4815ed60d114.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/9f8\/435\/379\/9f843537910f9ac9992f4815ed60d114.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b adaptive retrieval and uncertainty-based \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0423 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 LMC \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d 1.0, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u0438\u043d \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 LLM. \u0423 uncertainty-based \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b\u0448\u0435: \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0443 Hybrid UE \u2013 1.7\u20132.0, \u0443 AdaptiveRAG \u2013 \u0434\u043e 5.2 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430, \u0443 DRAGIN \u2013 \u0434\u043e 6.3, \u0443 SeaKR\u00a0 \u2013 \u0434\u043e 14.6, \u0430 \u0443 RowenCM \u2013 42.1. \u0412\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 LLM \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430.<\/p>\n<p>\u041d\u043e \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043b\u0438 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c uncertainty-based \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b?<\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430\u043c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442 uncertainty-\u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u044b, \u0447\u0435\u043c \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0445. \u0417\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0448 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043d \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430 MuSiQue; \u043d\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u044f\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u043e\u0442 \u0441\u043c\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c.<\/p>\n<p><strong>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <\/strong><\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f\u00a0 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0444\u043e\u043a\u0443\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435\u00a0 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043a \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f retrieval. \u041a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0432\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e ML \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0440\u0448\u0440\u0443\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u2013 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043f\u0443\u0442\u0435\u0439 \u043a \u0441\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442 \u043d\u0430 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441, \u043a \u0447\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441 \u0438 \u0437\u0430 \u0447\u0442\u043e \u0431\u044c\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u0418\u0418. \u0422\u0430\u043a, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 LLM-Independent Adaptive Retrieval \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435 \u0448\u0430\u043d\u0441\u044b \u043f\u0440\u0438\u0436\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f. \u00a0 .<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/aclanthology.org\/2025.emnlp-main.439\/\">https:\/\/aclanthology.org\/2025.emnlp-main.439\/<\/a> &#8212; \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443.<\/p>\n<p>Maria Marina, Nikolay Ivanov, Sergey Pletenev, Mikhail Salnikov, Daria Galimzianova, Nikita Krayko, Vasily Konovalov, Alexander Panchenko, and Viktor Moskvoretskii. 2025. <a href=\"https:\/\/aclanthology.org\/2025.emnlp-main.439\/\">LLM-Independent Adaptive RAG: Let the Question Speak for Itself<\/a>. In <em>Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing<\/em>, pages 8697\u20138709, Suzhou, China. Association for Computational Linguistics.<\/p>\n<\/div>\n<p>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1041078\/\">https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1041078\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0432 \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0433\u0430\u043b\u043b\u044e\u0446\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u2014 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 RAG, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c, \u0430 \u043d\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0412\u0441\u0435 LLM \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 RAG, \u043d\u043e \u043e\u043d \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0438 \u0441\u0430\u043c \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u043f\u043b\u043e\u0445\u0438\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c.\u00a0\u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u044f \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0443 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 LLM-Independent Adaptive RAG: Let the Question Speak for Itself, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0443\u0447\u0435\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 MWS AI, AIRI, \u0421\u043a\u043e\u043b\u0442\u0435\u0445\u0430 \u0438 \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043a adaptive retrieval, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 RAG \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c, \u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.\u0412 \u0447\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u0438\u0437\u043d\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u0412\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u044b, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0441\u043a\u043b\u0438\u043a\u043d\u0435\u0442\u0435 \u2013 \u00ab\u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f!\u00bb. \u041d\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043f\u0435\u0448\u0438\u0442\u0435 \u0441 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438: \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 adaptive RAG-\u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 &#171;\u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c\/\u043d\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c&#187; \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u0430\u043c\u0443 LLM: \u043f\u043e \u0435\u0451 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f\u043c, \u043f\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0435 \u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0410 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0434\u0430\u0451\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u044b \u0438 \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c \u0441\u044a\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0442 \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0448 \u0432 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0440\u0430\u0434\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e adaptive retrieval \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f.\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 RAG \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 LLM.  \u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0451 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u043c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u043c: \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c, \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u043b\u0438 retrieval, \u043f\u043e \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043d\u0438\u043c \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439. \u0421\u0432\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043b\u0438 LLM-independent adaptive retrieval.\u00a0\u0418\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0443\u0447\u0435\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c \u0438 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u043d\u0451\u043c.\u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443:\u00a0\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0430\u043c \u0432 Wikipedia;\u00a0\u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043b\u0438 \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438;\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043d \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439.\u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a:\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u2192 \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u2192 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 (\u043d\u0435 LLM) \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442, \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d retrieval \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442.\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u0432\u043e \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043e\u0442\u0434\u0430\u0451\u0442 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443, \u0431\u0435\u0437 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e \u0448\u0430\u0433\u0430. \u0418 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0438\u0447\u0430: \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u0432\u044b\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0434\u0435\u0448\u0451\u0432\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430.\u0414\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a knowledgability, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435: iAR \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0438\u0445 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043a LLM \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435.\u00a0\u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 1% \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 (FLOPs) \u043e\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u0435\u0448\u0435\u0432\u043b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 RAG.\u0422\u0435\u0445\u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u041f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c &#8212; \u0432\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 27 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 7 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u0421\u043b\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u0438\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442, \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d retrieval \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442.\u041f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u044e \u0432\u0441\u0435 7 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f:Graph features: \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043f\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0443 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 Wikidata. \u0414\u043b\u044f \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443 \u043d\u0438\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u043a\u0430\u043a \u0443 subject \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0443 object; \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442\u0441\u044f \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c, \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435.Popularity features: \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0430\u043c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u0432 Wikipedia \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0433\u043e\u0434; \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f min, max \u0438 mean.Frequency features: \u043a\u0430\u043a \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441\u0435, \u043f\u043b\u044e\u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e\u0433\u043e n-\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0432 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435.Knowledgability: \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e LLM \u00ab\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u00bb \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c; \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435, \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 verbalized uncertainty \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.Question type: \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u0434\u0435\u0432\u044f\u0442\u0438 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u2014 ordinal, count, generic, superlative, difference, intersection, multihop, yes\/no, comparative.Question complexity: \u043e\u0434\u043d\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438\u043b\u0438 multi-hop, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043e\u043d \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f.Context relevance: \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u0435\u043d \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443.\u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0430\u0436\u0435\u043d \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431, \u043a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f. \u0414\u043b\u044f entity linking \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 NLP-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 BELA \u0438 DeepPavlov.\u00a0Question type \u043e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 bert-base-uncased, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 Mintaka; \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u0451\u0442 \u0434\u0435\u0432\u044f\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432, \u0430 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0443 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c 0.93.Question complexity \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a one-hop vs multi-hop \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 N-hop \u0438\u0437 FreshQA; \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d DistilBERT, \u0430 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 F1 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435 \u2014 0.82. Context relevance \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 BERT cross-encoder: \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u043c \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f minimum, maximum \u0438 mean \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043f\u043b\u044e\u0441 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430.\u0421\u0430\u043c \u0440\u043e\u0443\u0442\u0435\u0440 \u0443 \u043d\u0438\u0445 \u043d\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0438\u0433\u0430\u043d\u0442, \u0430 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 ML-\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d retrieval \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0432 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 soft-voting \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043e\u043d\u0438 \u0435\u0449\u0451 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u044e\u0442 \u0433\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u044b: HybridExternal \u2013 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, HybridUFP \u2013 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0435\u0437 popularity \u0438 frequency, \u0438 HybridFP \u2013 uncertainty \u043f\u043b\u044e\u0441 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0431\u0435\u0437 popularity \u0438 frequency.\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u0432 \u0441\u0432\u044f\u0437\u043a\u0435 LLaMA 3.1-8B-Instruct \u043a\u0430\u043a \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 BM25 \u043a\u0430\u043a retriever. \u041e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 Qwen2.5-7B-Instruct. \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043d\u0430 \u0448\u0435\u0441\u0442\u0438 QA-\u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445: SQuAD v1.1, Natural Questions, TriviaQA, MuSiQue, HotpotQA \u0438 2WikiMultiHopQA. \u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f In-Accuracy (InAcc) \u2014 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442. \u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u2014 Retrieval Calls (RC) \u2013 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u0432 retrieval \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0438 LM Calls (LMC) \u2013 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u0432 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0448\u0430\u0433\u0438 uncertainty estimation.\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 iAR \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0437\u0430\u0442\u043e \u0434\u0430\u0451\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043d\u044b. \u041b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c knowledgability \u0438 question complexity \u0441\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c InAcc 38.9 \u0438 38.8 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u0414\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, Always RAG \u0434\u0430\u0451\u0442 38.4, \u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 one-step uncertainty baseline Hybrid UE \u2013 39.3. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u044b\u0432 \u0441 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 uncertainty-based \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439.\u041f\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, AdaptiveRAG \u2013 40.3 \u0438 DRAGIN \u2013 41.1. \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434: \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432\u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u0443\u044e \u043a \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c adaptive-\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e \u0434\u0435\u0448\u0435\u0432\u043b\u0435 \u043f\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b adaptive retrieval and uncertainty-based \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432\u0423 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 LMC \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d 1.0, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u0438\u043d \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 LLM. \u0423 uncertainty-based \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b\u0448\u0435: \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0443 Hybrid UE \u2013 1.7\u20132.0, \u0443 AdaptiveRAG \u2013 \u0434\u043e 5.2 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430, \u0443 DRAGIN \u2013 \u0434\u043e 6.3, \u0443 SeaKR\u00a0 \u2013 \u0434\u043e 14.6, \u0430 \u0443 RowenCM \u2013 42.1. \u0412\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 LLM \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430.\u041d\u043e \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043b\u0438 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c uncertainty-based \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b?\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430\u043c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442 uncertainty-\u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u044b, \u0447\u0435\u043c \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0445. \u0417\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0448 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043d \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430 MuSiQue; \u043d\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u044f\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u043e\u0442 \u0441\u043c\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c.\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f\u00a0 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0444\u043e\u043a\u0443\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435\u00a0 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043a \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f retrieval. \u041a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0432\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e ML \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0440\u0448\u0440\u0443\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u2013 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043f\u0443\u0442\u0435\u0439 \u043a \u0441\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442 \u043d\u0430 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441, \u043a \u0447\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441 \u0438 \u0437\u0430 \u0447\u0442\u043e \u0431\u044c\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u0418\u0418. \u0422\u0430\u043a, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 LLM-Independent Adaptive Retrieval \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435 \u0448\u0430\u043d\u0441\u044b \u043f\u0440\u0438\u0436\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f. \u00a0 .https:\/\/aclanthology.org\/2025.emnlp-main.439\/ &#8212; \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443.Maria Marina, Nikolay Ivanov, Sergey Pletenev, Mikhail Salnikov, Daria Galimzianova, Nikita Krayko, Vasily Konovalov, Alexander Panchenko, and Viktor Moskvoretskii. 2025. LLM-Independent Adaptive RAG: Let the Question Speak for Itself. In Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 8697\u20138709, Suzhou, China. Association for Computational Linguistics.\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1041078\/<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-481583","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/481583","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=481583"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/481583\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=481583"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=481583"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=481583"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}