gpntbНаучные и технические библиотекиScientific and Technical Libraries1027-36892686-8601Russian National Public Library for Science and Technology10.33186/1027-3689-2026-8-59-75gpntb-1801Research ArticleБИБЛИОТЕЧНО-ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕLIBRARY AND INFORMATION SERVICESГенерация с дополненным поиском (RAG) для библиографического анализа сложных текстов на примере «Семирамиды» А. С. ХомяковаRetrieval-Augmented Generation (RAG) for bibliographic analysis of complex texts as the case study of “Semiramis” by Alexey S. KhomyakovМитренинаО. В.MitreninaО. V.

Митренина Ольга Владимировна – канд. филол. наук, доцент кафедры математической лингвистики.

Санкт-Петербург

Olga V. Mitrenina – Cand. Sc. (Philology), Associate Professor, Mathematical Linguistics Department.

St. Petersburg

python.mitr@gmail.comСанкт-Петербургский государственный университетРоссияSt. Petersburg State UniversityRussian Federation202615092026085975Copyright © Митренина О.В., 20262026Митренина О.В.Mitrenina О.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ntb.gpntb.ru/jour/article/view/1801

В статье рассматривается применение технологии генерации с дополненным поиском (RAG – Retrieval Augmented Generation) к библиографической работе с крупными неструктурированными философскими текстами на примере «Семирамиды» А. С. Хомякова. Автор описывает принципы функционирования RAG-систем, основанные на семантическом анализе текста и векторной индексации, которая позволяет быстро извлекать фрагменты, релевантные запросам исследователей. Особое внимание уделено вызовам, связанным с обработкой «Семирамиды» – трехтомного незавершенного труда Хомякова, написанного без четкой тематической организации и долгое время остающегося труднодоступным для анализа. Статья содержит описание RAG и векторной индексации, а также результаты тестирования системы на сложных вопросах, требующих интеллектуального анализа историософского содержания. Приводимые примеры ответов системы демонстрируют ее способность извлекать и систематизировать рассеянные по тексту релевантные аргументы и идеи. В статье делается вывод о перспективности метода не только для изучения наследия Хомякова, но и для работы с другими массивными источниками (дневниками, мемуарами, архивными документами), трудно поддающимися традиционным методам библиографического описания. Работа представляет практический вклад в развитие цифровой герменевтики и демонстрирует возможности искусственного интеллекта в гуманитарных исследованиях.

The author examines application of the retrieval-augmented generation (RAG) technology to bibliographic processing of large unstructured philosophical texts as exemplified by Alexey S. Khomyakov’s “Semiramis”. She describes the principles of RAG system operation based on text semantic analysis and vector indexing that enables to extract relevant fragments promptly. The author also focuses on the challenges of processing “Semiramis”, hard-to-analyze threevolume uncompleted work without distinct topical structure. The paper comprises RAG and vector indexing description, as well as the findings of system testing on complex issues that demand intellectual analysis of the historiosophic content. The cited examples of the system responses demonstrate its ability to extract and classify arguments and ideas scattered within the text. The author concludes on the prospectivity of the method not only for Khomyakov’s legacy studies but also for other large-scale sources (diaries, memoirs, archival documents, etc.), hard to describe with traditional bibliographic methods. The paper makes the practical contribution to developing digital hermeneutics and demonstrates AI potential for the humanities research.

библиографический анализвекторная индексациябиблиотечно-информационное обслуживаниебиблиографическое обслуживаниеискусственный интеллектбольшие языковые моделиславянофильствофилософский дискурсRAG-системыbibliographic analysisvector indexinglibrary information serviceartificial intelligenceLarge Language ModelSlavophilismphilosophical discourseСтатья подготовлена в рамках научного проекта РНФ «Историософия ранних славянофилов: идеи, тексты, комментарии, рецепция» (№ 25-1801115)The paper is prepared within the Russian Scientific Foundation Project “Historiosophy of the earliest Slavophiles: Ideas, texts, comments, reception (No. 2518-01115)ReferencesСтепанов В. К. Искусственный интеллект в деятельности библиотек: теоретические подходы и практические решения (к итогам научно-практической конференции «Применение искусственного интеллекта в библиотечно-информационной деятельности») // Научные и технические библиотеки. 2024. № 11. С. 15–30. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2024-11-15-30.Stepanov V. K. Iskusstvenny`i` intellekt v deiatel`nosti bibliotek: teoreticheskie podhody` i prakticheskie resheniia (k itogam nauchno-prakticheskoi` konferentcii «Primenenie iskusstvennogo intellekta v bibliotechno-informatcionnoi` deiatel`nosti») // Nauchny`e i tekhnicheskie biblioteki. 2024. № 11. S. 15–30. https://doi.org/10.33186/1027-3689-3632024-11-15-30.Нещерет М. Ю. Нейросети в библиотеке: новое в библиографическом обслуживании // Научные и технические библиотеки. 2024. № 1. С. 105–128. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2024-1-105-128; Bermejo S. Enhancing Annotated Bibliography Generation with LLM Ensembles // arXiv. 2024. arXiv:2412.20864v1 [cs.CL]. URL: https://arxiv.org/abs/2412.20864 (дата обращения: 24.11.2025). https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.20864.Neshcheret M. Iu. Nei`roseti v biblioteke: novoe v bibliograficheskom obsluzhivanii // Nauchny`e i tekhnicheskie biblioteki. 2024. № 1. S. 105–128. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2024-1-105-128; Bermejo S. Enhancing Annotated Bibliography Generation with LLM Ensembles // arXiv. 2024. arXiv:2412.20864v1 [cs.CL]. URL: https://arxiv.org/abs/2412.20864 (data obrashcheniia: 24.11.2025). https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.20864.А. С. Хомяков. Полное собрание сочинений и писем в 12 томах. Т. 5. Санкт-Петербург : Росток, 2024. С. 503.A. S. Homiakov. Polnoe sobranie sochinenii` i pisem v 12 tomakh. T. 5. Sankt-Peterburg : Rostok, 2024. S. 503.Achiam J., Adler S., Agarwal S., Ahmad L. et al. (2023). GPT-4 Technical Report. arXiv preprint arXiv:2303.08774.Achiam J., Adler S., Agarwal S., Ahmad L. et al. (2023). GPT-4 Technical Report. arXiv preprint arXiv:2303.08774.Lewis P., Perez E., Piktus A., Petroni F., Karpukhin V., Goyal N., Küttler H., Lewis M., Yih W., Rocktäschel T., Riedel S. and Kiela D. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. arXiv preprint arXiv:2005.11401.Lewis P., Perez E., Piktus A., Petroni F., Karpukhin V., Goyal N., Küttler H., Lewis M., Yih W., Rocktäschel T., Riedel S. and Kiela D. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. arXiv preprint arXiv:2005.11401.Zuo S. et al. Context-Aware Query Rewriting for Improving Users’ Search Experience in E-Commerce // Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Industry Track). 2023. P. 538–547.Zuo S. et al. Context-Aware Query Rewriting for Improving Users’ Search Experience in E-Commerce // Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Industry Track). 2023. P. 538–547.Aliev R. Improving E-commerce Search with Category-Aligned Retrieval // arXiv preprint arXiv:2510.21711. 2025.Aliev R. Improving E-commerce Search with Category-Aligned Retrieval // arXiv preprint arXiv:2510.21711. 2025.Taylor J. A. Survey of AI tools in Library Tech: Accelerating into and Swerving around the Curve // Technical Services Quarterly. 2025. Vol. 42, No. 2. DOI: 10.1080/07317131.2025.2467574.Taylor J. A. Survey of AI tools in Library Tech: Accelerating into and Swerving around the Curve // Technical Services Quarterly. 2025. Vol. 42, No. 2. DOI: 10.1080/07317131.2025.2467574.Breeding M. 2025 Library Systems Report: Companies see platform upgrades, new leadership, and AI enhancements // American Libraries Magazine. 2025. May. URL: https://americanlibrariesmagazine.org/2025/05/01/2025-library-systems-report/Breeding M. 2025 Library Systems Report: Companies see platform upgrades, new leadership, and AI enhancements // American Libraries Magazine. 2025. May. URL: https://americanlibrariesmagazine.org/2025/05/01/2025-library-systems-report/Harper C. The Librarian Skillset and the Needs of Artificial Intelligence // Journal of Library Administration. 2025. Vol. 65, No. 4. DOI: 10.1080/01639374.2025.2539787.Harper C. The Librarian Skillset and the Needs of Artificial Intelligence // Journal of Library Administration. 2025. Vol. 65, No. 4. DOI: 10.1080/01639374.2025.2539787.Pinecone. Официальная документация. URL: https://docs.pinecone.io (дата обращения: 28.11.2025).Pinecone. Ofitcial`naia dokumentatciia. URL: https://docs.pinecone.io (data obrashcheniia: 28.11.2025).Chroma. Официальная документация. URL: https://docs.trychroma.com (дата обращения: 28.11.2025).Chroma. Ofitcial`naia dokumentatciia. URL: https://docs.trychroma.com (data obrashcheniia: 28.11.2025).Milvus. Официальная документация. URL: https://milvus.io/docs (дата обращения: 28.11.2025).Milvus. Ofitcial`naia dokumentatciia. URL: https://milvus.io/docs (data obrashcheniia: 28.11.2025).FAISS. Официальная документация. URL: https://faiss.ai/index.html (дата обращения: 28.11.2025).FAISS. Ofitcial`naia dokumentatciia. URL: https://faiss.ai/index.html (data obrashcheniia: 28.11.2025).Platform V Vector DB (СберТех). Официальная документация. URL: https://sbertech.ru/documents/platform-v-vector-db/1.0.0 (дата обращения: 28.11.2025).Platform V Vector DB (SberTekh). Ofitcial`naia dokumentatciia. URL: https://sbertech.ru/documents/platform-v-vector-db/1.0.0 (data obrashcheniia: 28.11.2025).YDB Vector Search (Яндекс). Официальная документация. URL: https://ydb.tech/docs/en/dev/vector-indexes (дата обращения: 28.11.2025).YDB Vector Search (Яндекс). Ofitcial`naia dokumentatciia. URL: https://ydb.tech/docs/en/dev/vector-indexes (data obrashcheniia: 28.11.2025).Емельянов В. В. «Шумерский вопрос» Ф. Вайсбаха и современные границы шумерского вопроса // Индоевропейское языкознание и классическая филология. Вып. 29 (1). Санкт-Петербург : Институт лингвистических исследований РАН, 2025. С. 640–668, особ. с. 660–663.Emel`ianov V. V. «Shumerskii` vopros» F. Vai`sbaha i sovremenny`e granitcy` shumerskogo voprosa // Indoevropei`skoe iazy`koznanie i classicheskaia filologiia. Vy`p. 29 (1). Sankt-Peterburg : Institut lingvisticheskikh issledovanii` RAN, 2025. S. 640–668, osob. s. 660–663.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.