Fanar-Sadiq：面向准教导性伊斯兰问答的多智能体架构
计算与语言
2026-03-11 v2
摘要
大型语言模型（LLM）虽然能够流畅回答宗教知识查询，却常出现幻觉并误归因于不可靠来源，这在伊斯兰教语境下尤为重要，因为用户期望答案基于正典文本（《古兰经》与《圣训》）以及宗教法（fiqh）的细微差别。检索增强生成（RAG）通过基于外部证据来 grounding 生成，缓解了部分局限性。然而，单一的“检索-生成”流程难以应对伊斯兰查询的多样性。用户可能要求逐句引用经文、带引用标注的法律意见，或是如捐赠与继承等需严格算术与法律约束的计算。本文提出了一种双语（阿拉伯语/英文）多智能体伊斯兰助手——Fanar-Sadiq，作为 Fanar AI 平台的核心组件。Fanar-Sadiq 将与伊斯兰相关的查询路由到基于智能体、工具使用架构中的专门化模块。系统支持意图感知路由、检索 grounding 的 fiqh 回答（带确定性引用标准化与验证痕迹）、精确经文查找（带引用验证）以及面向 Sunni 捐赠与继承的确定性计算器（带 madhhab-sensitive 分支）。我们在公共伊斯兰问答基准上对完整的端到端系统进行评估，展示了其有效性与效率。该系统现通过 API 及 Web 应用公开免费提供，一年内访问次数已达约 190 万次。
引用
@article{arxiv.2603.08501,
title = {Fanar-Sadiq: A Multi-Agent Architecture for Grounded Islamic QA},
author = {Ummar Abbas and Mourad Ouzzani and Mohamed Y. Eltabakh and Omar Sinan and Gagan Bhatia and Hamdy Mubarak and Majd Hawasly and Mohammed Qusay Hashim and Kareem Darwish and Firoj Alam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.08501},
year = {2026}
}