Генерация SQL-в-текст с помощью взвешенного AST few-shot prompting

LLM дает на 40% более точные ответы, когда в промпте показаны примеры с похожей логической структурой, а не просто из той же темы. Метод позволяет резко повысить качество выполнения сложных задач (перевод кода в текст, структурирование данных, извлечение информации) через правильный подбор обучающих примеров. Вместо случайных примеров нужно искать «структурных близнецов» — задачи с аналогичной внутренней логикой. Исследователи доказали: модель учится на паттернах преобразования (например, «список → абзац» или «технический текст → простое описание»), а не на поверхностном сходстве тем. Два структурно-идентичных примера эффективнее пяти тематически близких.