Улучшенное за счет рассуждений понимание запросов посредством декомпозиции и интерпретации

Обнаружено: LLM катастрофически теряют фокус при обработке сложных многосоставных запросов — отсюда неполные ответы и упущенные детали. Метод ReDI позволяет получать полные и точные ответы на сложные задачи вместо поверхностных и размытых. ReDI разбивает один запутанный запрос на 3-5 независимых подзадач, каждую обогащает поясняющей интерпретацией, затем даёт модели инструкцию собрать финальный ответ из частей. Вместо монолитного текста модель получает чёткую структуру — результат: полный охват всех аспектов задачи вместо хаотичного блуждания.