TY - JOUR

T1 - Генерация с дополненным поиском (RAG) для библиографического анализа сложных текстов на примере «Семирамиды» А. С. Хомякова

AU - Митренина, Ольга Владимировна

PY - 2026/9/15

Y1 - 2026/9/15

N2 - Статья посвящена применению технологии генерации с дополненным поиском (RAG) к классическому философскому тексту «Семирамида» А. С. Хомякова — массивному, неструктурированному трехтомному произведению середины XIX века, в котором формулировались основные историософские идеи автора. Основная проблема, которую решает исследование, заключается в необходимости сделать содержание столь объемного и организационно сложного текста более доступным для ученых и исследователей без потери содержательной глубины. В работе подробно описываются принципы функционирования RAG-системы, в которой большие языковые модели используют векторную индексацию для поиска семантически релевантных фрагментов текста, и демонстрируется ключевая роль векторной базы данных, которая преобразует фрагменты текста в математические векторы, обеспечивая быстрый поиск информации, похожей по смыслу на пользовательский запрос. Система была протестирована на серии сложных вопросов, требующих глубокого анализа текста. Полученные результаты демонстрируют высокую эффективность RAG-системы в работе с неструктурированными историческими и философскими произведениями. Ответы модели на калибровочные вопросы совпали с экспертными оценками, что подтверждает надежность предложенного подхода. Автор подчеркивает универсальность предложенного инструмента и его потенциал для применения к другим обширным неструктурированным источникам архивного, мемуарного и дневникового происхождения. Работа открывает новые возможности для интеллектуального анализа классических текстов русской философской мысли с использованием современных технологий искусственного интеллекта, сохраняя при этом научную добросовестность и опору на первоисточники.

AB - Статья посвящена применению технологии генерации с дополненным поиском (RAG) к классическому философскому тексту «Семирамида» А. С. Хомякова — массивному, неструктурированному трехтомному произведению середины XIX века, в котором формулировались основные историософские идеи автора. Основная проблема, которую решает исследование, заключается в необходимости сделать содержание столь объемного и организационно сложного текста более доступным для ученых и исследователей без потери содержательной глубины. В работе подробно описываются принципы функционирования RAG-системы, в которой большие языковые модели используют векторную индексацию для поиска семантически релевантных фрагментов текста, и демонстрируется ключевая роль векторной базы данных, которая преобразует фрагменты текста в математические векторы, обеспечивая быстрый поиск информации, похожей по смыслу на пользовательский запрос. Система была протестирована на серии сложных вопросов, требующих глубокого анализа текста. Полученные результаты демонстрируют высокую эффективность RAG-системы в работе с неструктурированными историческими и философскими произведениями. Ответы модели на калибровочные вопросы совпали с экспертными оценками, что подтверждает надежность предложенного подхода. Автор подчеркивает универсальность предложенного инструмента и его потенциал для применения к другим обширным неструктурированным источникам архивного, мемуарного и дневникового происхождения. Работа открывает новые возможности для интеллектуального анализа классических текстов русской философской мысли с использованием современных технологий искусственного интеллекта, сохраняя при этом научную добросовестность и опору на первоисточники.

KW - генерация с дополненным поиском

KW - большие языковые модели

KW - векторная индексация

KW - славянофильство

KW - философский дискурс

KW - семантический поиск

KW - библиографический анализ

KW - RAG

U2 - 10.33186/1027-3689-2026-8-59-75

DO - 10.33186/1027-3689-2026-8-59-75

M3 - статья

SP - 59

EP - 75

JO - Научные и технические библиотеки

JF - Научные и технические библиотеки

SN - 1027-3689

IS - 8

ER -