Краткое содержание

arXiv:2511.08319v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали выдающиеся успехи в системах ведения диалогов благодаря созданию человекоподобных ответов. Однако они могут давать сбои, особенно когда требуется учитывать персонализацию или специфические знания. В реальных условиях полагаться на пользователей в выявлении этих ошибок и запросе нового ответа непрактично. Один из способов решения этой проблемы — доработка ответа перед отправкой его пользователю. Хотя существующие подходы сосредоточены на доработке ответов внутри одной языковой модели, этот метод затрудняет учет различных аспектов, необходимых для эффективного диалога. В данной работе мы предлагаем осуществлять уточнение ответов через многоагентную архитектуру, где каждому агенту поручается конкретная роль для каждого аспекта. Мы сосредотачиваемся на трех ключевых характеристиках, критически важных для качества общения: фактологичности, персонализации и связности. Каждый агент отвечает за проверку и улучшение одного из этих аспектов, после чего их обратная связь объединяется...