Сериализация графов для LLM: от формата записи связей зависит точность, но только если нужно считать, а не извлекать

Одни и те же связи между задачами или сущностями, записанные по-разному, дают разную точность. Но только когда модель считает. Метод позволяет понять, когда формат записи графа стоит проверять, а когда им можно не заниматься. Фишка: при извлечении фактов из текста формат почти не важен (1–4 пункта), а при подсчёте по связям разброс доходит до 28 пунктов. На реальных данных Wikidata один вопрос давал 40% при удачной записи и 13% при неудачной. Исследователи сравнили 15 форматов: от списков смежности и таблиц до JSON-LD и пересказа словами.