🚀 Глубокое погружение в промпт-инженеринг: «Ломает» ли SGR ИИ? 🤖

Мы уже говорили об использовании JSON в проектировании промтов, в частности о разработанной в России методике, получившей название Schema-Guided Reasoning (SGR) (структурированное мышление по заданной схеме).

Ведётся горячий спор:

🤖 Ограничивает ли жёсткое принуждение большой языковой модели (LLM) к следованию схеме JSON (как в SGR) её «свободу» и делает ли её «глупее»?

Короткий ответ:

❌ Нет. В условиях промышленной эксплуатации структурированное мышление делает ваши ИИ-системы лучше и надёжнее.

❓ Дилемма новичка: Свобода против Ограничения

Когда вы говорите LLM: «Проанализируй этот документ», она использует свой собственный невидимый «сценарий рассуждений» (Chain-of-Thought, CoT) — это и есть «свобода». Но эта свобода ведёт к непоследовательным и ненадёжным результатам.

SGR заменяет эту случайную свободу целенаправленным ограничением. Он использует массивы JSON [], чтобы принудить LLM следовать точному, поддающемуся аудиту (auditable) сценарию, демонстрируя явные преимущества:

❌ Неконтролируемое мышление:

• Непоследовательно при многократном запуске.

• Неотслеживаемые ошибки (нет журнала аудита).

• Пропускает важные шаги при высокой нагрузке.

✅ SGR (Структурированное мышление):

• Воспроизводимо (reproducible) и надёжно.

• Поддаётся аудиту — ошибки видны в выводе JSON.

• Гарантирует выполнение всех промежуточных шагов.

👨🏻‍🔬 Три факта из реальной жизни в поддержку SGR

1. Измеримое повышение точности 📈

SGR заставляет модель тратить токены на структурированное мышление (Шаг 1, Шаг 2 и т. д.) перед тем, как перейти к окончательному ответу. Этот дисциплинированный подход часто ведёт к повышению точности на 5–10% при выполнении сложных задач, таких как проверки соответствия требованиям (compliance checks) или извлечение технических данных. Это происходит просто потому, что модель вынуждена выполнить все предписанные шаги. .

2. Аудируемость — наше “Всё” 👑

В промышленных IT-системах (особенно в финтехе или промышленных приложениях) вы должны знать, почему ИИ совершил ошибку. Благодаря SGR каждый шаг рассуждений явно прописывается в JSON. Если окончательный ответ неверен, вы проверяете структурированный вывод, чтобы точно определить, какой именно шаг провалился. Это невозможно при использовании CoT в свободной форме.

3. Масштабирование меньших моделей 💡

Если вы используете маленькие, экономически выгодные LLM (например, локальные модели 7B или 13B), им часто не хватает «интеллекта», чтобы самостоятельно разобраться в сложном пути рассуждений. SGR действует как когнитивный «каркас» (cognitive scaffold), давая модели точные инструкции, необходимые для успеха. Вы можете запускать высокоточные конвейеры (pipelines) на менее дорогостоящей инфраструктуре.

✍️ Вывод для инженеров

❗️ Не путайте неконтролируемый (unconstrained) вывод с интеллектом.

В инженерии структурированный, поддающийся аудиту процесс (такой как SGR) всегда превосходит случайное, непроверенное предположение.

Используйте

✅ массивы JSON [] для определения потока процесса (process flow) и

✅ объекты {} для определения именованных свойств (named properties) внутри этих шагов.

#AI #PromptEngineering #SGR #LLM #RinatAbdullin #BeginnerAI