Разработка ИИ-агентов для работы с нормативными документами на основе иерархических индексов

Эксперт на вебинаре, посвящённом применению искусственного интеллекта, представил модель работы с большими объёмами нормативной документации. В основе идеи лежит иерархический индекс, который позволяет структурировать документы по принципу «документ → статья → пункт». ИИ-агент, обрабатывающий запрос, движется по этому дереву, выбирая нужные ветки, имитируя процесс поиска информации человеком через оглавление.

Такой подход к индексации всего корпуса документов требует существенных вычислительных ресурсов. Предложенная модель сравнивается с B-деревом, используемым для оптимизации дисковых операций. Здесь «блок» аналогичен эффективному окну малой модели ИИ, а «движение головки» — обращению к этой модели.

При оценке затрат на обработку информации выяснилось, что для шести актов объёмом около 200 страниц каждый глубина иерархии составляет примерно 2 уровня. Для 2 миллионов токенов (единиц текста) глубина увеличивается до 3. Навигатор-агент, как было отмечено, способен обрабатывать от 8 до 12 тысяч токенов, что указывает на потенциальную эффективность такого метода при масштабировании.