3,583 papers
arXiv:2604.01529 74 2 апр. 2026 г. PRO

Ролевая декомпозиция промптов: как разбить сложный анализ документа на специализированных «экспертов»

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM безошибочно находит в документе дату, место, имя. Зато там, где нужно решить «это запрет или ограничение?» — плывёт. Не потому что тупая, а потому что держит в голове сразу несколько конкурирующих критериев классификации без чёткого арбитра для каждого. Ролевая декомпозиция позволяет разбирать сложные многомерные документы без этой каши. Фишка: не один умный промпт, а 2–3 узких специалиста — каждый видит только своё измерение и получает явные определения категорий с граничными случаями. Модель перестаёт «усреднять» конкурирующие критерии — классификация из непредсказуемой становится стабильной.
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