Fanar-Sadiq: A Multi-Agent Architecture for Grounded Islamic QA

Este trabajo presenta Fanar-Sadiq, un asistente islámico bilingüe basado en una arquitectura multiagente que mejora la precisión y la fiabilidad en respuestas religiosas mediante el enrutamiento de consultas a módulos especializados para citas exactas, cálculos legales deterministas y respuestas fundamentadas en textos canónicos.

Lo esencial

Imagina que tienes un bibliotecario experto llamado Fanar-Sadiq. Pero no es un bibliotecario normal que solo busca libros en una estantería. Es un director de orquesta digital que sabe exactamente qué instrumento tocar según la pregunta que le hagas.

Este sistema fue creado por investigadores de Qatar para responder preguntas sobre el Islam (como el Corán, las leyes religiosas o cómo calcular donaciones) sin cometer errores, algo muy importante porque en temas de fe, inventar una respuesta es inaceptable.

Aquí te explico cómo funciona, usando analogías sencillas:

1. El Problema: El "Alucinador" vs. La Realidad

Las inteligencias artificiales actuales (como los chatbots comunes) son como actores muy talentosos pero un poco distraídos. Pueden hablar con mucha fluidez sobre cualquier tema, pero a veces "alucinan": inventan versos del Corán que no existen, citan leyes que no son reales o se equivocan en cálculos matemáticos.

• En el Islam: Si un actor inventa un verso sagrado o calcula mal cuánto dinero debe donar una persona, las consecuencias son graves. No basta con que la respuesta suene bien; debe ser exacta y verificable.

2. La Solución: Fanar-Sadiq, el Director de Orquesta

En lugar de tener un solo "cerebro" que intente responder todo de una vez, Fanar-Sadiq es un equipo de especialistas. Cuando le haces una pregunta, actúa como un recepcionista inteligente que te redirige a la persona correcta:

• Si preguntas por un verso específico (ej. "¿Qué dice el verso 2:255?"):

  • No le pide al "cerebro" que lo escriba de memoria (porque podría inventarlo).
  • Lo envía al Bibliotecario de Estantes Fijos. Este especialista va directamente al libro digital, copia el texto palabra por palabra y te lo entrega tal cual está. Es como buscar una cita en un diccionario: no se permite cambiar ni una coma.

• Si preguntas por cálculos (ej. "¿Cuánto debo dar de Zakat?" o "¿Cómo se reparte una herencia?"):

  • No le pide al "cerebro" que haga matemáticas (las IAs suelen fallar en esto).
  • Lo envía a la Calculadora Humana. Este es un programa de computadora que sigue reglas fijas y matemáticas exactas. Es como una calculadora financiera: si metes los números correctos, el resultado es 100% seguro, sin opiniones ni inventos.

• Si preguntas por leyes complejas (ej. "¿Es permitido X en el Islam?"):

  • Aquí sí usa al Cerebro, pero con una regla estricta: Solo puede hablar si tiene el libro abierto frente a él.
  • El sistema busca en miles de documentos religiosos, extrae la información y le dice al cerebro: "Responde basándote solo en este párrafo y cita la página". Si no encuentra la respuesta en los libros, el sistema dice: "No lo sé" en lugar de inventar algo.

3. ¿Por qué es tan especial?

La mayoría de los sistemas actuales son como un camión de reparto que lleva todo en una sola caja: intenta buscar, leer y escribir todo al mismo tiempo. A veces se confunde.

Fanar-Sadiq es como una cadena de montaje de alta precisión:

1. Detecta qué tipo de pregunta es (¿Es un cálculo? ¿Es una cita? ¿Es una ley?).
2. Desvía la pregunta a la herramienta específica (Calculadora, Buscador de Versos, o Experto Legal).
3. Verifica que la respuesta tenga sus "huellas dactilares" (las citas exactas de dónde salió la información).

4. El Resultado en la Vida Real

Este sistema ya está en uso y ha sido consultado casi 2 millones de veces en menos de un año.

• Para el usuario: Significa que si preguntas cuánto dinero debes donar, obtienes un cálculo matemático exacto. Si preguntas un verso, obtienes el texto original sin errores.
• Para la comunidad: Reduce el riesgo de que la gente siga consejos falsos o malinterpretados sobre su religión.

En resumen

Fanar-Sadiq no es un "oráculo" que adivina respuestas divinas. Es un sistema de verificación riguroso que combina la inteligencia de la IA con herramientas de precisión (como calculadoras y buscadores de texto) para asegurar que, cuando se habla de fe y leyes, la respuesta sea segura, exacta y honesta. Es como tener un juez, un matemático y un bibliotecario trabajando juntos para darte la mejor respuesta posible, sin dejar espacio para la imaginación.

Resumen técnico

Resumen Técnico: Fanar-Sadiq

1. El Problema

Los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) actuales pueden generar respuestas fluidas sobre conocimiento religioso, pero sufren de dos deficiencias críticas en el contexto islámico:

1. Alucinaciones y atribución errónea: A menudo inventan versos del Corán, atribuyen incorrectamente hadices o presentan posiciones jurisprudenciales (fiqh) sin mencionar las condiciones o desacuerdos académicos.
2. Limitaciones de la arquitectura RAG estándar: Los pipelines tradicionales de "recuperar-generar" (Retrieval-Augmented Generation) son insuficientes para la heterogeneidad de las consultas islámicas. Algunos usuarios requieren citas literales exactas, otros necesitan cálculos aritméticos estrictos (como el Zakat o la herencia), y otros buscan razonamiento jurisprudencial complejo. Tratar todas estas intenciones con un único pipeline de generación unificada degrada la precisión y la fiabilidad.

2. Metodología: Arquitectura Multi-Agente

El sistema Fanar-Sadiq es un asistente bilingüe (árabe/inglés) diseñado como una arquitectura de agentes multi-herramienta que enruta las consultas a módulos especializados en lugar de forzarlas a través de un único modelo generativo.

Componentes Clave:

• Clasificador de Consultas Híbrido (Enrutador):

  • Utiliza un LLM (con temperatura 0) para predecir la intención de la consulta con un alto nivel de confianza.
  • Define 9 clases de intención: fallos jurídicos (fiqh), recuperación del Corán, conocimiento islámico general, saludos, cálculo de Zakat, cálculo de herencia, búsqueda de Du'a (oraciones), calendario islámico y horarios de oración.
  • Incluye un mecanismo de respaldo (fallback) basado en prototipos de embeddings para manejar salidas malformadas o baja confianza, logrando una precisión del 90.1% en la clasificación.

• Módulos Especializados (Herramientas):

  • Calculadoras Deterministas: Para consultas financieras y legales complejas (Zakat e herencia), el sistema evita la generación de texto y utiliza motores de reglas simbólicos.
    • Zakat: Calcula el umbral mínimo (nisab) basado en precios de metales preciosos y aplica tasas diferenciadas según el tipo de activo y método de riego.
    • Herencia: Implementa un módulo suní determinista que asigna cuotas fijas (fard) y residuales (asaba), manejando casos disputados mediante la selección de políticas que devuelven distribuciones paralelas (ej. Hanafi vs. Jumhur) en lugar de una única respuesta errónea.
  • Recuperación del Corán: Un módulo dedicado que realiza búsquedas literales exactas. Soporta referencias numéricas y nominales, utilizando una base de datos SQLite estructurada. Para consultas de estadísticas o textos completos, utiliza un módulo NL2SQL entrenado para evitar truncamientos y errores aritméticos.
  • Herramientas de Tiempo y Geolocalización: Calculan horarios de oración y dirección de la Qibla usando coordenadas geográficas y fórmulas astronómicas precisas (pyIslam).
  • Recuperación de Du'a: Utiliza búsqueda semántica sobre embeddings precomputados para recuperar oraciones auténticas de forma determinista, evitando la reescritura generativa.

• Pipeline de Recuperación de Conocimiento (Fiqh y General):

  • Para preguntas de razonamiento jurídico, el sistema recupera documentos de una colección de 500,000+ textos (Corán, Hadices, Fiqh clásico, Fatwas).
  • Un agente de razonamiento genera respuestas basadas estrictamente en la evidencia recuperada, aplicando normalización de citas y trazas de verificación para asegurar que cada afirmación esté vinculada a una fuente canónica estable.

• Ensamblaje de Respuesta:

  • Un ensamblador final fusiona los resultados de los módulos, añade un bloque de referencias con citas normalizadas (ej. [Q*] para versículos) y registra trazas de ejecución para auditoría.

3. Contribuciones Clave

1. Arquitectura Multi-Agente para QA Islámico: Supera el modelo RAG fijo al enrutamiento dinámico hacia herramientas especializadas (calculadoras, buscadores de versículos, motores de reglas).
2. Gestión de Intenciones Heterogéneas: Distingue entre consultas que requieren recuperación textual, cálculo simbólico o razonamiento jurisprudencial, aplicando el método de ejecución más adecuado para cada una.
3. Verificación y Transparencia: Implementa trazas de verificación, normalización de citas y manejo explícito de desacuerdos académicos (especialmente en herencia), reduciendo las alucinaciones.
4. Evaluación Exhaustiva: Presenta una evaluación integral en múltiples benchmarks públicos que cubren tanto QA generativo como de opción múltiple.

4. Resultados y Evaluación

El sistema se evaluó contra modelos propietarios (GPT-4.1, GPT-5, Gemini-3) y de código abierto (ALLaM-7B, Fanar-2-27B) en cinco benchmarks:

• Rendimiento General: Fanar-Sadiq alcanzó una precisión promedio del 76.5%, superando a los modelos de código abierto y siendo competitivo con los modelos propietarios más avanzados (Gemini-3-Pro: 79.6%, GPT-5: 77.1%).
• Fiabilidad en QA Generativo: Logró mejoras significativas en tareas críticas de fidelidad:
  • IslamicFaithQA: 65.4% (vs. 56.6% del mejor baseline propietario).
  • FatwaQA: 65.1% (rastreando de cerca a Gemini-3-Pro con 67.0%).
• Razonamiento Estructurado: Aunque el rendimiento en la tarea de herencia (QIAS) fue menor (72.2% vs. >93% en modelos propietarios), esto se atribuye a la dificultad de mapear resultados computacionales deterministas a espacios de opciones discretas en los benchmarks, no a fallos en el cálculo en sí.
• Adopción en el Mundo Real: El sistema está disponible públicamente vía API y web, habiendo sido utilizado aproximadamente 1.9 millones de veces en menos de un año, con una tasa de satisfacción del usuario del 77.4%.

5. Significado e Impacto

Fanar-Sadiq demuestra que para dominios de alto riesgo como el religioso, la arquitectura de "un solo modelo" es insuficiente. La separación de tareas en agentes especializados (cálculo simbólico, recuperación exacta, razonamiento basado en evidencia) es fundamental para garantizar:

• Precisión Numérica y Legal: Evitando errores aritméticos en cálculos financieros obligatorios.
• Integridad de las Fuentes: Minimizando la fabricación de textos sagrados.
• Transparencia: Permitiendo a los usuarios verificar la fuente de cada afirmación.

El trabajo establece un nuevo estándar para la construcción de asistentes de IA confiables en contextos culturales y religiosos específicos, priorizando la "fiabilidad" (faithfulness) sobre la mera fluidez generativa.