Так как же всё-таки искать с агентами по нормативке?

Аналитик на вебинаре поинтересовался иерархическими индексами для нормативки: дерево «документ → статья → пункт», модель спускается от корня и выбирает ветку, как человек листает оглавление. И сразу про затраты: индексация — это проход по всему корпусу. Я сравнил такой индекс с B-деревом. Потом сел считать, и сравнение выдержало. В B-дереве на диске узел подгоняют под блок, чтобы реже перемещать головку. Здесь блок — эффективное окно маленькой модели, а движение головки — обращение к ней. Прикинем. Шесть актов на ~200 страниц — глубина 2. 2M токенов — глубина 3. Навигатор читает 8–12 тысяч токенов вместо всего корпуса. А само дерево в законах уже есть: главы, статьи, части, пункты. Строится регекспами по нумерации, без модели. Затраты один раз и только за краткое описание внутренних узлов. Навигатору остаётся выбрать одну из пятидесяти веток по короткому описанию. Это ближе к классификации, чем к рассуждению. В зале спросили, справится ли с этим модель на 1,5–3 млрд параметров. Интрига