論文の概要: Fanar-Sadiq: A Multi-Agent Architecture for Grounded Islamic QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08501v2
• Date: Tue, 10 Mar 2026 11:16:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 12:59:13.129379
• Title: Fanar-Sadiq: A Multi-Agent Architecture for Grounded Islamic QA
• Title（参考訳）: Fanar-Sadiq: グラウンドド・イスラムQAのためのマルチエージェントアーキテクチャ
• Authors: Ummar Abbas, Mourad Ouzzani, Mohamed Y. Eltabakh, Omar Sinan, Gagan Bhatia, Hamdy Mubarak, Majd Hawasly, Mohammed Qusay Hashim, Kareem Darwish, Firoj Alam,
• Abstract要約: ファナー・サディク (Fanar-Sadiq) は、アラビア語/英語の多言語アシスタント。 イスラム関連のクエリをエージェント型ツール使用アーキテクチャ内の特殊なモジュールにルーティングする。 一般向けイスラムQAベンチマークによるエンドツーエンドシステムの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.54455982763367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can answer religious knowledge queries fluently, yet they often hallucinate and misattribute sources, which is especially consequential in Islamic settings where users expect grounding in canonical texts (Qur'an and Hadith) and jurisprudential (fiqh) nuance. Retrieval-augmented generation (RAG) reduces some of these limitations by grounding generation in external evidence. However, a single ``retrieve-then-generate'' pipeline is limited to deal with the diversity of Islamic queries. Users may request verbatim scripture, fatwa-style guidance with citations or rule-constrained computations such as zakat and inheritance that require strict arithmetic and legal invariants. In this work, we present a bilingual (Arabic/English) multi-agent Islamic assistant, called Fanar-Sadiq, which is a core component of the Fanar AI platform. Fanar-Sadiq routes Islamic-related queries to specialized modules within an agentic, tool-using architecture. The system supports intent-aware routing, retrieval-grounded fiqh answers with deterministic citation normalization and verification traces, exact verse lookup with quotation validation, and deterministic calculators for Sunni zakat and inheritance with madhhab-sensitive branching. We evaluate the complete end-to-end system on public Islamic QA benchmarks and demonstrate effectiveness and efficiency. Our system is currently publicly and freely accessible through API and a Web application, and has been accessed $\approx$1.9M times in less than a year.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)は、宗教的な知識のクエリに精通して答えることができるが、しばしば幻覚と誤帰の情報源であり、特にイスラム教の環境では、ユーザーが標準文(クアーン語とハディス語)と法学(fiqh)ニュアンスに基礎を置くことを期待する。 Retrieval-augmented Generation (RAG) は、外部の証拠で生成を根拠にすることで、これらの制限のいくつかを削減する。 しかし、単一の'retrieve-then-generate'パイプラインは、イスラムのクエリの多様性を扱うために制限されている。 ユーザーは、厳密な算術や法的な不変性を必要とする厳密な算術や継承のような、引用や規則に制約のある計算を依頼することができる。 本稿では、Fanar-Sadiqという、Fanar AIプラットフォームのコアコンポーネントであるバイリンガル(アラビア語/英語)のマルチエージェントイスラムアシスタントを紹介します。 Fanar-Sadiqは、IS関連のクエリをエージェント的なツール使用アーキテクチャ内の特殊なモジュールにルーティングする。 このシステムは、インテント対応ルーティング、検索接地されたfiqh応答、決定論的引用正規化と検証トレース、引用バリデーション付き正確なバースルックアップ、スンニ・ザカトのための決定論的電卓、マッドハブに敏感な分岐による継承をサポートする。 一般向けイスラムQAベンチマークによるエンドツーエンドシステムの評価を行い,有効性と効率性を実証した。 現在、当社のシステムはAPIとWebアプリケーションを通じて公開されており、1年足らずで$1.9M(190万ドル)でアクセスされている。

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