TGN + PIP: два способа заставить LLM не врать при работе с таблицами

LLM читает таблицу как обычный текст — строчка за строчкой. Она не «видит» сетку: строка 7, колонка 3 для неё не существуют как координаты. Отсюда — цифры из соседней строки, перепутанные условия, уверенный ответ с неверными данными. Методы TGN и PIP позволяют получать точные ответы по табличным данным — вместо свободного блуждания модели по плоскому тексту. Фишка: не «найди нужное в таблице» — а дай модели явный маршрут. PIP разбивает работу на 5 шагов: разбираем колонки, уточняем вопрос, отбираем строки, анализируем каждую отдельно, синтезируем ответ. TGN добавляет петлю самопроверки: цикл Анализ → Выполнение → Валидация повторяется, пока ответ не совпадёт с конкретными ячейками таблицы.