В статье с позиций системного анализа подробно рассмотрено применение теории конечных автоматов в качестве управляющей модели в агентных RAG-системах управления корпоративными базами знаний. Приведены основные требования к данным системам по показателям точности, предсказуемости и управляемости. Рассмотрено применение метода конечных автоматов, что позволяет ввести устойчивые состояния в систему и организовать управление. Приведены практические примеры применения конечных автоматов в RAG-системах. Создано формализованное описание применения FSM-агента в корпоративных системах. Агент в системе рассматривается как управляемый объект, формализуемый в виде конечного автомата, обладающего дискретным набором состояний, с учетом событий среды и сформулированного набора условий переходов. Приведена математическая модель FSM-агента, выполненная на основе математической функции описания множеств. Построены диаграмма компонентов FSM-RAG системы, отражающая архитектурное решение, которое может быть использовано в качестве основы для внедрения в корпоративные информационные системы, и визуальная диаграмма смены состояний FSM-RAG в виде графа переходов. Представленные в статье схемы и модель создают основу для внедрения более надежных агентов. Они будут поддаваться проверке и формализации в бизнес-среде. Цель исследования – формализация процесса управления агентной RAG-системой корпоративной базы знаний на основе детерминированного конечного автомата и разработка математической модели FSM-агента как управляющей подсистемы. Методология исследования включает методы системного анализа и синтеза, сравнительный анализ формальных управляющих моделей, построение математической модели автомата Мура, архитектурное моделирование и граф переходов состояний. Результаты. Предложена формальная модель FSM-агента для RAG-системы; разработана архитектура FSM-RAG с выделением состояний, событий и функций переходов; построены диаграмма компонентов и граф состояний; показана применимость модели для корпоративных баз знаний с неструктурированными данными. Выводы. Использование детерминированного конечного автомата в роли управляющей модели повышает предсказуемость, наблюдаемость и формальную проверяемость поведения RAG-системы; обеспечивает контролируемую многоэтапную обработку запросов; позволяет анализировать завершимость сценариев и сложность алгоритма; создает основу для внедрения управляемых RAG-агентов в корпоративных информационных системах.
This research article, from a systems analysis perspective, examines in detail the application of finite automata theory as a control model in agent-based RAG systems for managing corporate knowledge bases. Key requirements for these systems in terms of accuracy, predictability, and controllability are outlined. The application of the finite automata method, which allows for the introduction of stable states into the system and the organization of control, is discussed. Practical examples of the application of finite automata in RAG systems are provided. A formalized description of the application of an FSM agent in corporate systems is created. An agent in the system is considered a controlled object, formalized as a finite automaton with a discrete set of states, taking into account environmental events and a formulated set of transition conditions. A mathematical model of the FSM agent, based on the mathematical function of describing sets, is presented. A diagram of the FSM-RAG system components is constructed, reflecting the architectural solution that can be used as a basis for implementation in corporate information systems. A visual diagram of the FSM-RAG state transitions is presented in the form of a transition graph. The framework and model presented in the article provide a foundation for the implementation of more robust agents. They will be verifiable and formalizable in a business environment. Aim. The study is to formalize the process of managing an agent-based RAG system of a corporate knowledge based on a deterministic finite state machine and to develop a mathematical model of an FSM agent as a control subsystem. The research methodology includes methods of system analysis and synthesis, comparative analysis of formal control models, construction of a mathematical model of a Moore machine, architectural modeling and a state transition graph. Results. A formal model of an FSM agent for a RAG system was proposed; an FSM-RAG architecture was developed with the identification of states, events, and transition functions; a component diagram and state graph were constructed; and the applicability of the model to corporate knowledge bases with unstructured data was demonstrated. Conclusions. Using a deterministic finite state machine as a control model improves the predictability, observability, and formal verifiability of RAG system behavior; provides controlled multi-stage request processing; enables scenario termination and algorithm complexity analysis; creates the basis for implementing controlled RAG agents in corporate information systems.