Ниже даю AI-разбор текста «Ключевые элементы взаимодействия с LLM» (в редакции по состоянию на 2025-07-16 в 18:23 (Мск))
Замечу, что разбор был сделан за 2 минуты, что в разы меньше, чем я написал этот комментарий…
Вся ответственность за интерпретацию результатов лежит на вас.
Обнаружены 3 потенциальных противоречия/несогласованности.
Представляю последовательный анализ по шагам с 0 по 4.
0. Контекст текста
Основной ‘язык игры’: Техническо-инструкционный. Текст описывает архитектуру системы, её компоненты, их свойства и принципы взаимодействия. Анализ будет исходить из того, что утверждения являются проектными спецификациями, а не философскими или художественными тезисами.
1. Атомарные тезисы
T1: Архитектура - реализует - системный подход к организации маршрута развития стажёра.
T2: Подход - основан на - методологии FPF.
T3: Подход - основан на - практиках prompt engineering.
T4: Подход - основан на - автоматической оптимизации входных данных (ADO).
T5: Ядро архитектуры - является - строгое разделение трёх элементов (Контекст, Промпт, Запрос).
T6: Контекст - является - состояние системы и базы данных.
T7: Контекст - включает - public/private слой.
T8: Контекст - является - оптимизированным по ADO.
T9: Промпты - являются - инвариантные атомарные инструкции для LLM.
T10: Промпты - привязаны к - ролям.
T11: Запросы - являются - машинно-читаемые директивы.
T12: Запросы - маршрутизируют и связывают - Контекст и Промпт.
T13: Стажёр - осваивает - мета-понятия доменной зоны.
T14: Контекст - является - агрегат знаний (U.Episteme).
T15: Контекст - собирается и оптимизируется - Оркестратором.
T16: Public-слой - содержит - руководство, граф понятий, справочные материалы.
T17: Данные Public-слоя - являются - неизменяемые, общедоступные, read-only и кэшируемые.
T18: Private-слой - содержит - прогресс стажёра, оценки, историю заданий.
T19: Данные Private-слоя - являются - защищенные и хранятся в шифрованном виде.
T20: Контекст - включает - понятийную структуру обучения.
T21: Мета-мета-понятия - являются - универсальные конструкты.
T22: Мета-понятия - являются - доменные категории.
T23: Контекст - может быть оптимизирован - автоматически (ADO).
T24: Промпт - является - неизменяемая текстовая инструкция (U.MethodSpec).
T25: Один промпт - соответствует - одной атомарной роли/функции.
T26: Промпт - включает - определение роли, задачу, алгоритм персонализации, формат результата.
T27: Каталог промптов - обеспечивает - версионирование и трассируемость.
T28: Запрос - является - машинно-читаемая директива (RequestObject).
T29: Запрос - объединяет - ссылку на Контекст, ссылку на Промпт, параметры исполнения.
T30: Запрос - не является - «вопросом пользователя».
T31: Запрос - выступает как - “посыльный объект”.
T32: Оркестратор - запускает - цикл для стажёра.
T33: Оркестратор - формирует - Контекст.
T34: Оркестратор - выбирает - Промпт.
T35: Оркестратор - формирует - Запрос.
T36: LLM - получает - Запрос.
T37: LLM - исполняет - Промпт с учётом Контекста.
T38: Разделение (Контекст, Промпт, Запрос) - обеспечивает - согласованность, трассируемость, совместимость, масштабируемость.2. Аксиоматическая и функциональная структура
Аксиомы (Фундаментальные утверждения):
- A1: (T5) Ядро архитектуры - является - строгое разделение трёх элементов (Контекст, Промпт, Запрос).
- A2: (T14, T6) Контекст - является - агрегат знаний (U.Episteme), представляющий состояние системы.
- A3: (T24, T9) Промпт - является - неизменяемая/инвариантная инструкция (U.MethodSpec), задающая метод выполнения роли.
- A4: (T28, T29) Запрос - является - машинно-читаемая директива (RequestObject), объединяющая ссылки на Контекст и Промпт.
- A5: (T21, T22) Система знаний - основана на - двухуровневой структуре (мета-мета-понятия и мета-понятия).
- A6: (T30) Запрос - не является - «вопросом пользователя».
Подразумеваемые тезисы (Неявные предпосылки):
- IT1: LLM - способна - надежно следовать инструкциям из Промпта, используя исключительно данные из Контекста, и игнорировать посторонние знания.
- IT2: Оркестратор - является - центральным управляющим компонентом системы, ответственным за подготовку и диспетчеризацию данных и инструкций.
Производные тезисы (Логический вывод):
- D1: (T12) Запросы - маршрутизируют и связывают - Контекст и Промпт.
- Основание: A4 (Запрос объединяет ссылки на них).
- Функциональная роль: Заключение (Output).
- D2: (T15) Контекст - собирается и оптимизируется - Оркестратором.
- Основание: A2 (Контекст - это агрегат знаний), IT2 (Оркестратор - управляющий компонент).
- Функциональная роль: Предпосылка (Input для процесса).
- D3: (T27) Каталог промптов - обеспечивает - версионирование и трассируемость.
- Основание: A3 (Промпт - неизменяемая инструкция). Чтобы система могла эволюционировать, неизменяемые элементы должны быть версионируемы.
- Функциональная роль: Мета-тезис (утверждение о структуре управления промптами).
- D4: (T38) Разделение (Контекст, Промпт, Запрос) - обеспечивает - согласованность, трассируемость, масштабируемость.
- Основание: A1, A2, A3, A4.
- Функциональная роль: Заключение (Output, ключевой результат архитектуры).
3. Противоречия и несогласованности
Противоречие 1 (Семантическое):
- Тезис T17: Данные Public-слоя - являются - неизменяемые.
- Тезис из примера (Раздел 4): “Формируется Контекст: Public: актуальное руководство и карта понятий.”
- Суть: Термин “неизменяемые” находится в прямом конфликте с термином “актуальное”. Актуальность подразумевает процесс обновления данных для соответствия текущему состоянию, в то время как неизменяемость запрещает любые модификации. Вероятно, имелось в виду “иммутабельные” (создается новая версия, старая не меняется), но использованное слово вносит двусмысленность.
Противоречие 2 (Семантическое):
- Тезис T24/T9: Промпт - является - неизменяемая/инвариантная текстовая инструкция.
- Тезис T27: Каталог промптов - обеспечивает - версионирование (prompt_id + версия _vN).
- Суть: Утверждение о неизменяемости/инвариантности промптов противоречит факту их версионирования. Версионирование — это механизм управления изменениями. Если промпты меняются (создаются новые версии), то они не являются “неизменяемыми” в абсолютном смысле. Конфликт разрешается, если уточнить, что конкретная версия промпта неизменяема, но сам промпт как сущность эволюционирует.
Противоречие 3 (Несогласованность):
- Тезис T8: Контекст - является - оптимизированным по ADO (утверждается как неотъемлемое свойство во введении).
- Тезис T23: Перед подачей в LLM контекст может быть оптимизирован автоматически (ADO) (утверждается как возможная, опциональная операция в разделе 1).
- Суть: В одном месте оптимизация ADO представлена как обязательная характеристика Контекста, а в другом — как опциональный шаг (“может быть”). Это создает неясность: ADO применяется всегда или по какому-то условию? Пример в разделе 4 (“Применяется ADO-оптимизация”) поддерживает первую, более строгую трактовку.
4. Согласование системы
Анализ Противоречия 1 (T17 vs “актуальное”):
- Сценарий А: Признать, что “неизменяемые” — это неточность. Заменить формулировку в T17 на “версионируемые и иммутабельные (read-only)”. Это сохраняет идею стабильности (нельзя изменить существующие данные), но позволяет системе развиваться путем добавления новых версий.
- Компромиссы: Требует корректировки одного из базовых определений, но делает систему логически последовательной и более реалистичной.
- Сценарий Б: Признать, что “актуальное” — неудачная формулировка в примере. Считать, что данные Public-слоя действительно никогда не меняются после первоначального создания.
- Компромиссы: Сохраняет исходный тезис, но делает архитектуру ригидной и менее практичной, так как руководства и карты понятий требуют обновлений.
- Вопрос: Какой сценарий вы выбираете для реализации?
Анализ Противоречия 2 (T24/T9 vs T27):
- Сценарий А: Уточнить тезис T24. Заменить “Промпт — это неизменяемая инструкция” на “Каждая версия промпта (U.MethodSpec) является неизменяемой инструкцией”. Это полностью снимает противоречие, сохраняя обе концепции (иммутабельность версии и эволюцию сущности).
- Компромиссы: Отсутствуют. Данный сценарий является логическим уточнением, не меняющим суть архитектуры.
- Сценарий Б: Отказаться от термина “неизменяемый” в пользу “версионируемый и строго определенный”.
- Компромиссы: Теряется акцент на иммутабельности, который, возможно, является ключевым для автора и обеспечивает трассируемость.
- Вопрос: Какой сценарий вы выбираете для реализации?
Анализ Противоречия 3 (T8 vs T23):
- Сценарий А: Принять, что ADO — это обязательный, неотъемлемый шаг конвейера. Заменить формулировку T23 “может быть оптимизирован” на “оптимизируется”. Это приводит все упоминания ADO к единому знаменателю.
- Компромиссы: Отсутствуют. Сценарий устраняет неоднозначность в пользу более сильного и последовательного утверждения.
- Сценарий Б: Принять, что ADO — опциональный шаг. Уточнить во введении (T8) и в примере, что ADO применяется “при необходимости” или “если выполняются определенные условия”.
- Компромиссы: Усложняет модель, так как в тексте отсутствуют какие-либо критерии для этой опциональности.
- Вопрос: Какой сценарий вы выбираете для реализации?
Анализ по первым четырем блокам завершен. После вашего выбора сценариев для разрешения противоречий, я смогу перейти к шагу 5 — синтезу онтологии и генерации паспортов концептов на основе согласованной системы тезисов.
Посмотреть детали, выразить своё согласие/НЕсогласие с найденными LLM “противоречиями”, равно как и исправить текст (если это потребуется), можно прямо в текущем чате с LLM.
Рекомендуется проводить от 5 до 15 сессий AI-разборов, т.к. работа с AI — “недетерминированное знание” (“вероятностное”), и в каждой новой сессии разбора авторского текста LLM может выдать разное число “потенциальных противоречий/несогласованностей” и разные рекомендации по исправлению.
Для AI-разбора был использован системный промт «The Logician-Ontologist Strategic Editor©А2Тцкий», вер. 0003.1.2025-07-12__16-12.JSON