Оценка LLM с открытым весом для извлечения структурированных данных из нарративных медицинских отчетов в различных сценариях использования и языках

Попытка извлечь 10 разных фактов одним промптом снижает точность на 40% — модель теряется в многозадачности и начинает галлюцинировать. Метод Prompt Graph позволяет превратить один сложный запрос в цепочку простых шагов, где каждый фокусируется на одной микро-задаче. Вместо "найди всё сразу" вы инструктируете: "Шаг 1: найди компанию. Шаг 2: найди дату. Шаг 3: найди сумму" — модель перестает распыляться и последовательно обрабатывает каждый элемент. Точность извлечения данных вырастает на 13%, а главное — метод работает даже на средних моделях.