Маршрутизированные по доменам агенты против наивного RAG: сравнение на задаче экспертной системы для настольной ролевой игры
Langfuse
Статья описывает разработку экспертной системы для настольной ролевой игры Vampire: The Masquerade, сравнивая мультиагентный подход с маршрутизацией по доменам и наивный векторный RAG. Авторы собрали базу знаний из 176 файлов (~750 тыс. токенов) из официальной вики, разделив её на 7 доменов. Они построили агента на основе LangGraph с маршрутизатором, параллельными экспертами по доменам и синтезатором, и протестировали его на 40 вопросах разной сложности. Агент превзошёл наивный RAG в извлечении фактов из нескольких доменов и обработке запросов, выходящих за рамки.
Автор, впервые выступающий в роли Рассказчика для Vampire: The Masquerade, столкнулся с необходимостью запомнить сотни страниц правил. Для помощи он создал экспертную систему, используя официальную вики сообщества в качестве базы знаний. Вики была распарсена с помощью Playwright, очищена и разделена на 7 доменов: Механика, Дисциплины, Лор, Кланы, Секты, Навыки и Атрибуты, что дало 176 файлов в
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб NLP —
оригинал