Как построить дерево нормативки для ИИ-агента: от корня до пункта за 8–12 тысяч токенов

Иерархический индекс для нормативки — это дерево «документ → статья → пункт», где модель спускается от корня и выбирает ветку, как человек листает оглавление. Сравнение с B-деревом оказалось уместным: в B-дереве узел на диске подгоняют под блок, чтобы реже перемещать головку, а здесь блок — эффективное окно маленькой модели, а движение головки — обращение к ней.

Прикидочные расчёты: шесть актов на ~200 страниц дают глубину 2, для корпуса в 2M токенов — глубина 3. Навигатор читает всего 8–12 тысяч токенов вместо всего корпуса. Само дерево в законах уже есть: главы, статьи, части, пункты — оно строится регекспами по нумерации, без модели. Затраты нужны лишь один раз на 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. В статье разбирают способы получать точные ответы по юридически значимой документации.