Как эффективно использовать AI-агентов для работы с нормативной документацией?

В статье рассматривается проблема поиска информации в больших массивах юридических документов с помощью AI-агентов. Автор предлагает использовать иерархические индексы, основанные на структуре самих законов (главы, статьи, пункты), что позволяет значительно сократить объем данных, обрабатываемых моделью. Вместо сканирования всего корпуса документов, агент перемещается по «дереву» оглавления, выбирая нужные ветки. Такой подход, сравнимый с работой B-деревьев в базах данных, позволяет эффективно использовать даже небольшие языковые модели (1,5–3 млрд параметров). Автор утверждает, что навигация по структурированным данным превращает задачу из сложного рассуждения в более простую классификацию, что повышает точность ответов и снижает вычислительные затраты. Метод опирается на предварительную индексацию с помощью регулярных выражений, что делает систему быстрой и масштабируемой для работы с юридически значимой документацией.