🧠 VectorRAG и GraphRAG против галлюцинаций LLM в малом бизнесе Малые и средние предприятия всё чаще внедряют большие языковые модели для поддержки вопросно-ответных систем и принятия решений, но галлюцинации превращают эти инструменты в источник дезинформации. Авторы статьи на arXiv сравнивают два подхода на основе Retrieval-Augmented Generation — VectorRAG и GraphRAG — и проверяют, насколько каждый из них помогает снизить риски в бизнес-среде. Эксперименты ставят на трёх открытых моделях: LLaMA, Mistral и Qwen. Качество оценивают по полезности ответа, риску галлюцинации, контекстной релевантности и интерпретируемости человеком — то есть смотрят не только на правдоподобие, но и на то, насколько вывод вообще можно применить в рабочем процессе SME. Результаты, по заявлению авторов, показывают значительный рост качества: RAG-модели реже выдают ложную информацию и лучше держатся в рамках предметной области. Конкретные цифры снижения доли галлюцинаций или повышения точности в абстракте не раскрыты — без них сложно судить о практическом выигрыше. Сама идея GraphRAG для бизнес-данных выглядит логично: графы связей между продуктами, поставщиками и регламентами могут давать более точный контекст, чем векторный поиск по разрозненным документам. Но внедрение такого retrieval в инфраструктуру небольшой компании — это дополнительная задержка и лишние токены, а значит, и прямые расходы. Пока не опубликован код и метрики на независимых данных, работа остаётся интересным направлением, а не готовым рецептом для внедрения. #RAG #GraphRAG #LLaMA #Mistral #Qwen