Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку
Требуется ли крупным языковым моделям намерение? Пересмотр стратегий генерации ответов для сервисных ассистентов
КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Адаптировать под запрос
Обнаружено: LLM теряет фокус, когда пытается одновременно угадать «зачем» и «что» делать — отсюда размытые, нерелевантные ответы на сложные запросы. Метод позволяет получать стабильно точные ответы на многосложные задачи, явно разделив намерение (интент) и содержание запроса. Вы симулируете работу двухэтапной системы прямо в промпте: сначала блок
[Интент: цель], затем детали задачи. Модель перестает гадать о вашей цели и начинает выполнять конкретную стратегию — качество ответов растет на 20-35% в задачах с неоднозначным контекстом.