Внедрение корпоративных языковых моделей часто упирается в проблему фактологических ошибок и потери контекста при работе со сложными документами. Традиционный векторный поиск оперирует изолированными фрагментами, но гибридные графо-векторные архитектуры кардинально меняют подход к извлечению данных. Современные корпоративные системы искусственного интеллекта требуют высокой точности ответов, особенно когда речь идет о финансовых отчетах, юридических договорах или сложной технической документации. Обычные векторные базы данных эффективно находят текстовые отрывки по смысловому сходству, но оказываются бессильны, когда запрос требует сопоставления разрозненных фактов из разных отделов компании...