تعرض هذه المقالة نظام QUASAR للإجابة على الأسئلة باستخدام النصوص غير المنظمة، الجداول المنظمة، والرسومات المعرفية، مع معالجة موحدة لجميع المصادر. يعتمد النظام على هندسة قائمة على RAG (Retrieval-Augmented Generation)، حيث يتم تطبيق عملية استرجاع الأدلة تليها توليد الإجابات، والتي يتم دعمها بنموذج لغوي متوسط الحجم. بالإضافة إلى ذلك وبشكل فريد، يحتوي QUASAR على مكونات لفهم السؤال بهدف الحصول على إدخال أكثر وضوحًا لعملية استرجاع الأدلة، وعلى مكونات لإعادة ترتيب وتصفية الأدلة المسترجعة قبل تقديم أجزاء الأكثر إفادة إلى عملية توليد الإجابات. أظهرت التجارب التي أجريت باستخدام ثلاثة مقاييس مختلفة جودة الإجابة العالية لم APPROACHنا، حيث كانت نتائجه متساوية أو أفضل من نماذج GPT الكبيرة، مع الحفاظ على التكلفة الحاسوبية واستهلاك الطاقة أقل بمراحل.