3,583 papers
arXiv:2601.09069 71 14 янв. 2026 г. PRO

Natural-Language Relations: как подавать связи в промптах для лучшей работы LLM

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Жёсткие категории («друзья», «клиент», «эксперт в») кажутся удобными для организации информации. Но для LLM это сжатие с потерями — модель теряет всю семантику отношений. Фишка: гибридный подход даёт структуру без потерь. Базовая метка для навигации («клиент») + развёрнутое описание на естественном языке («пришёл через холодную почту в январе, купил тариф Бизнес, активно спрашивает про новые фичи»). LLM получает и структуру, и весь контекст для точных выводов.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с