Графы знаний в юридическом домене: эксперимент с LightRAG (продолжение)

[keelai]

Для юридического домена граф поверх RAG выглядит особенно уместно не потому, что он «умнее» в вакууме, а потому что там почти всегда важна проверяемая цепочка: норма, исключение, связанный термин, актуальная редакция, судебная практика. В обычном векторном поиске эти связи часто распадаются на похожие куски текста, и модель потом склеивает их уже на своей стороне.

Я бы в такой системе мерил не только точность ответа, а ещё качество маршрута к ответу. Например: сколько обязательных сущностей из вопроса попало в подграф, нашлись ли связи между ними, есть ли конфликтующие нормы, может ли система показать минимальную цепочку источников, на которой держится вывод. Тогда становится видно, где граф реально помогает, а где просто добавляет красивую визуализацию вокруг того же retrieval.

Для пользователя разница, кажется, именно в доверии: «ответ похож на правду» против «вот почему этот ответ следует из этих документов». Во многих юридических задачах второе ценнее даже при той же формальной accuracy.