Типирование переменных: как LLM перестают путаться в логике

LLM путаются в задачах с логическими переменными. Видят "?a" и не понимают - это человек, компания или категория? Начинают гадать по контексту, ошибаются, пропускают элементы. Метод Rule2Text позволяет генерировать корректные объяснения формализованных правил - для аналитиков, маркетологов, всех кто работает с CRM-логикой и графами знаний. Фишка: укажи тип каждой переменной явно ("?a - женщина", "?b - ребёнок" вместо просто ?a, ?b) плюс попроси пошаговые рассуждения (CoT). Корректность объяснений выросла с 3.9 до 4.7 из 5. Модель перестаёт гадать, начинает рассуждать структурированно.