Продолжая обсуждение из темы Сбор датасета для AI-исследований по теме «N» (на примере темы «Семейное партнёрство») —
UPD 2025-08-02T00:11:00Z
Дисклеймер для IT-коллег
Об архитектурных решениях и автоматизации
Предвосхищая возможные замечания коллег относительно “архаичности” изложенного ниже и незнания современного стека (OpenRouter, LangChain, LangGraph, LangSmith, n8n, мультиагентные системы через API и т.д.), считаю необходимым внести ясность в позиционирование предложенной мной методологии.
Осознанный выбор ручного подхода
Да, согласен на все 100%, что описанные ниже циклы поддаются автоматизации. Через OpenRouter можно настроить единый доступ к различным LLM, LangChain обеспечит цепочки промптов, LangGraph — сложные workflows, а, к примеру, n8n автоматизирует переключение между моделями. Несколько десятков строк Python-кода действительно способны создать квазимультиагентную (точнее — мультимодельную) систему для обработки корпусов текстов.
Однако предложенная мной методология намеренно избегает автоматизации по следующим принципиальным соображениям:
1. Образовательная цель vs. Production-решение
Методология предназначена для обучения новичков базовым принципам работы с LLM, а не для демонстрации архитектурных познаний автора. Ручное выполнение каждого шага формирует понимание:
- как промпт влияет на качество выходных данных;
- почему различные LLM дают разные результаты на идентичных входах;
- какие паттерны возникают при семантической дедупликации;
- где появляются узкие места в процессе анализа.
- И главное — призвана дать новичку понимание в каком порядке документировать ход исследовательских работ.
2. Экономическая доступность
API-обращения к качественным LLM не бесплатны. Для воспроизведения эксперимента с 750 тезисами через OpenRouter потребуется:
- ~$15-25 за полный цикл обработки через GPT-4/Claude-3;
- дополнительные расходы на валидацию;
- инфраструктурные затраты на хостинг автоматизированного решения;
- и ещё иных косвенных расходов.
Браузерные версии LLM остаются единственным бесплатным способом получения аналогичных результатов для тех исследователей, у которых бюджет весьма ограничен. Автор понимает, что нет смыла приобретать подписку от $20 и выше, если всё описанное ниже можно воспроизвести на Perplexity, Qwen, DeepSeek и т.п. А локальные сборки с использованием т.н. “дистиллированных LLM”, увы, пока не позволяют получить результатов приемлего качества.
3. Отчуждаемость методологии
Ручной подход гарантирует полную воспроизводимость методологии любым исследователем независимо от его навыков в сфере IT, его доступа к инфраструктуре или знания современных фреймворков.
Предотвращение фундаментальных ошибок
Настоящая методология “собираем по-шагово ручками” сознательно замедляет процесс для предотвращения типичных ошибок автоматизированного подхода, иллюстрируемых “классическими” контрпримерами:
Контрпример 1: “Поваренная книга как модель рассвета”
-
Антипаттерн: механистическое применение любого инструмента (включая LLM) к задачам, для которых он не предназначен, с последующим объявлением результата “универсальной методикой”.
- Защита через ручной подход: начинающий исследователь физически ощущает ограничения каждого инструмента, понимает где LLM “галлюцинирует”, а где дает валидные результаты.
Контрпример 2: “Великая Мета-Теория Овалов по П.Э. Фадееву” и “Руководство по сопротивлению чудо-юдам”
-
Антипаттерн: использование специализированного промпта-интегратора для принудительного совмещения несовместимых источников данных с получением псевдонаучных выводов.
- Защита через ручной подход: пошаговое выполнение анализа позволяет исследователю видеть логические разрывы, распознавать когда тезисы не вытекают из исходного материала, и понимать пределы применимости метода.
Позиционирование методологии
Данная работа позиционируется как учебное пособие для “новичка-новичка” по основам структурированного анализа текста с помощью LLM, а не как production-ready решение для промышленной обработки больших корпусов текстов типа “сырые данные”.
-
Целевая аудитория: начинающие исследователи, которым необходимо:
- понять принципы работы с LLM;
- научиться формулировать корректные промпты;
- освоить базовые методы валидации результатов;
- получить практический опыт структурированного анализа текста.
- За рамками методологии остается: масштабирование, промышленная автоматизация, работа с большими корпусами текстов, интеграция с внешними системами.
Резюме
Критика относительно “неиспользования современного стека” (SoTA) технически корректна, но концептуально неуместна.
- Это все равно, что упрекать автора учебника арифметики в незнании существования калькуляторов.
Методология выполняет свою функцию:
-
развёрнуто, на конкретном кейсе, демонстрирует как проводить исследование и фиксировать ход работ;
-
дает базовые навыки работы с LLM в условиях ресурсных ограничений, предотвращая при этом типичные ошибки новичков, склонных к переоценке возможностей автоматизированных решений.
UPD 2025-08-01T11:02:00Z
Просьба: прежде чем написать свой комментарий, пожалуйста, прочтите дополнительный материал.
Текст, представленный ниже — описание текущего хода моих работ типа “лабораторный журнал” или “дневник наблюдений”: я и сейчас правлю этот текст, вношу в него дополнения, оттачиваю формулировки… и т.п. У меня идут плановые работы, этот текст — документация, которую я формирую по мере завершения той или иной моей активности.
Текст ниже НИ разу не был покритикован AI.
С уважением —
Телятников Андрей Анатольевич,
не педагог. И никогда им не был. И не стремлюсь им стать.
Для понимания происходящего в этой ветке, настоятельно рекомендую изучить материалы, доступные вот по этой ссылке. Там достаточно детально описаны:
- 0.2. Гипотеза об эффективности LLM для анализа речевой коммуникации в ограниченном дискурсе;
- 2.1. Объект исследования;
- 2.2. Предметы исследования;
- 2.3. Цели исследования;
- 2.4. Методы исследования.
Без изучения вышеперечисленного, читать далее — заведомо обрекать себя на “ну, мне кахбэнипанятна…” 
Далее —
2.5. Ход исследования
UPD 2025-08-02T03:58:00Z
2.5.1. Принципы методологии: осознанный выбор ручного подхода
(вынужден повториться, ибо к месту)
-
Образовательная цель vs. Production-решение
Данное руководство предназначено для обучения новичков фундаментальным принципам работы с LLM, а не для демонстрации архитектурных решений. Ручное выполнение каждого шага формирует у исследователя практическое понимание:- Как структура промпта влияет на качество и формат выходных данных.
- Почему различные архитектуры LLM генерируют разные результаты на идентичных входах.
- Какие системные паттерны и артефакты возникают при обработке текста и семантической дедупликации.
- В каком логическом порядке следует документировать ход исследовательских работ в лабораторном журнале.
-
Экономическая доступность и воспроизводимость
Воспроизведение описанного цикла через API коммерческих LLM сопряжено со значительными затратами. Предлагаемый ручной подход, использующий общедоступные браузерные версии моделей, является единственным экономически нейтральным способом получения сопоставимых результатов для исследователей с ограниченным бюджетом. Это гарантирует полную отчуждаемость и воспроизводимость методологии любым энтузиастом, независимо от его доступа к платной инфраструктуре. -
Предотвращение фундаментальных методологических ошибок
Сознательное замедление процесса через ручное управление служит защитой от типичных ошибок автоматизированного подхода, таких как механистическое применение инструментов к неподходящим задачам или принудительное совмещение несовместимых данных. Пошаговое выполнение позволяет исследователю:- Физически ощутить границы применимости каждой LLM.
- Научиться распознавать логические разрывы и “галлюцинации”.
- Понять, когда выводы действительно следуют из исходного материала, а когда являются артефактом обработки.
2.5.2. Протокол исследования
Ниже представлен пошаговый протокол, каждый этап которого рекомендую фиксировать в лабораторном журнале исследователя (пример дан ниже) с указанием временных меток, использованных инструментов и полученных результатов. Данный протокол рекомендован в качестве чек-листа для начинающего исследователя.
2.5.2.0. Этап 0. Сбор и анонимизация исходного корпуса (Dataset 1.0)
Цель: сформировать исходный текстовый корпус (Dataset 1.0 ), состоящий из релевантных публичных текстов, и обеспечить полную деперсонализацию данных для соблюдения этических норм и правил платформы. Да, это “нулевой” рутина-рутин, наиболее трудоемкий, но критически важный шаг, который предстоит сделать руками и усидчивой попой (Не “через жо”, а ручками).
Инструментарий
-
Встроенный на платформе “Клуб МИМ” поиск.
-
Стандартный текстовый редактор (например, Notepad++, VS Code).
Алгоритм действий:
-
Поиск и отбор материалов: используя функцию поиска платформы, выполните систематический поиск публикаций по ключевым словам, релевантным предмету исследования (например:
семья,семейное партнерство, отношения,муж,супруги т.д.). -
Сбор “сырого” материала: скопируйте полное содержимое каждой отобранной публикации и последовательно вставьте его в единый рабочий текстовый файл. На этом шаге важно собрать весь релевантный текст без предварительной фильтрации (своего “внутреннего критика” тоже можно отключить).
-
Критическая анонимизация данных. Тщательно проверьте весь скомпилированный текст и вручную удалите все данные, позволяющие прямо или косвенно идентифицировать личность авторов и комментаторов. К таким данным относятся:
-
-
Никнеймы, имена, фамилии.
-
Прямые ссылки на профили.
-
Уникальные детали биографии, которые могут привести к идентификации пользователя Клуба МИМ.
-
-
-
Финализация корпуса. Сохраните полностью очищенный и анонимизированный текстовый массив в файл. Этот файл является финальным результатом этапа.
Результат этапа 0: Сформирован Dataset 1.0 — единый текстовый файл (.txt), содержащий анонимизированный корпус “сырых данных”, полностью готовый для подачи на следующий этап обработки (мультимодельную экстракцию).
2.5.2.1. Этап 1. Мультимодельная экстракция атомарных тезисов
Цель: трансформировать исходный анонимизированный корпус текстов (Dataset 1.0) в структурированный массив из ~750 атомарных тезисов (Dataset 2.0). Чтобы снизить влияние погрешностей и уникальных “привычек” какой-то одной нейросети, обработка ведется с помощью трех разных LLM. Это повышает объективность и надежность итоговых данных.
Инструментарий:
- Три различные LLM в браузерной версии (например, модели от Google, Anthropic, OpenAI).
- Системный промпт “The Logician-Ontologist Strategic Editor©А2Тцкий” (далее — “Логик-Онтолог”).
Алгоритм действий:
-
Эпоха LLM-1:
- Запустите сессию с первой LLM.
- Активируйте системный промпт “Логик-Онтолог”.
- Последовательно выполните 5 итераций. В каждой итерации подавайте модели часть корпуса Dataset 1.0 и запрашивайте извлечение 50 атомарных тезисов (Шаг 1 промпта).
- Фиксация в журнале: Сохраните полученные ~250 тезисов, пометив их как сгенерированные
LLM-1. Задокументируйте любые сложности или отклонения (например, если модель выдала меньше 50 тезисов и потребовалась коррекция запроса, как в демонстрационном журнале ниже).
-
Эпоха LLM-2 и LLM-3:
- Полностью повторите процедуру из п.1 для двух других LLM.
- Фиксация в журнале: Аналогично сохраните и промаркируйте результаты для
LLM-2иLLM-3.
Результат этапа 1: Dataset 2.0 — консолидированный файл, содержащий ~750 тезисов, сгруппированных по модели-источнику.
2.5.2.2. Этап 2: Семантическая дедупликация и валидация
Цель: преобразовать “промежуточный” Dataset 2.0 в очищенный и верифицированный Dataset 3.0, устранив семантические дубликаты и выбрав наиболее точные формулировки.
Инструментарий:
- основная LLM для дедупликации (например, Claude Sonnet 4).
- Две другие LLM для перекрестной валидации (например, Gemini 2,5 Pro (AI Studio), ChatGPT-4o).
- Системный промпт “Semantic Deduplicator©А2Тцкий” (в разработке).
Алгоритм действий:
- Дедупликация:
- Разбейте Dataset 2.0 на обрабатываемые сегменты (по 100-150 тезисов).
- В основной LLM активируйте промпт “Semantic Deduplicator©А2Тцкий” (в разработке).
- Последовательно обработайте каждый сегмент, получая на выходе список уникальных тезисов.
- Фиксация в журнале: сохраните предварительный список уникальных тезисов и отчет о количестве устраненных дубликатов.
- Перекрестная валидация:
- Подайте полученный список уникальных тезисов двум другим LLM с валидационным запросом для проверки качества дедупликации.
- Фиксация в журнале: задокументируйте результаты валидации. Если были найдены ошибки, вернитесь к п.1 для коррекции.
Результат этапа 2: Dataset 3.0 — очищенный массив из ~400–600 уникальных атомарных тезисов, каждый из которых прошел валидацию.
2.5.2.3. Этап 3: Кластеризация и частотный анализ
Цель: извлечь ключевые темы и концепты из очищенного массива Dataset 3.0.
Алгоритм действий:
- Сгруппируйте уникальные тезисы из Dataset 3.0 по семантической близости, используя LLM как инструмент для тематической кластеризации.
- Произведите статистический подсчет частотности для каждого кластера.
- Сформируйте итоговый список из топ-20 наиболее обсуждаемых концептов.
- Фиксация в журнале: задокументируйте полученные кластеры и их ранжированный список.
2.5.2.4. Этап 4. Интерпретация и синтез гипотез
Цель: провести качественный анализ данных и сформулировать обоснованные выводы.
Алгоритм действий:
- Проанализируйте смысловое наполнение топ-кластеров.
- Сформулируйте ответы на ключевые исследовательские вопросы.
- На основе анализа синтезируйте проверяемые гипотезы для следующего цикла исследований.
- Фиксация в журнале: запишите полученные интерпретации и сформулированные гипотезы.
2.5.2.5. Этап 5: Рецензирование
Цель: обеспечить объективность и научную строгость финальных выводов.
Алгоритм действий:
- Сведите все документированные результаты из лабораторного журнала в единый отчет.
- Предоставьте отчет для независимой критики и обсуждения коллегам.
2.6. Пример заполнения «Лабораторного журнала»
Исследовательский цикл: 1
2.5.2.0. Этап 0. Сбор и анонимизация исходного корпуса (Dataset 1.0)
- Начало: 2025-07-31T11:14:00Z
Действия:
- собрал Dataset 1.0,
- подчистил;
- убедился в полной деперсонализации.
- Окончание: 2025-07-31T14:07:00Z
2.5.2.1. Этап 1. Мультимодельная экстракция атомарных тезисов
- Начало: 2025-07-31T14:07:00Z
Действия:
- назначил Gemini 2,5 Pro (AI Studio) в качестве LLM-1;
-
загрузил в модель системный промпт “Логик-Онтолог”.
-
Отправил анонимизированный Dataset 1.0 на обработку;
-
отправил запрос
Шаг 0; -
получил ответ от Gemini 2,5 Pro (AI Studio) — см. скрин:
Наблюдение, фиксирую незапланированный вывод модели:
(Примечание: Тексты представляют собой коллективное исследование,
в рамках которого осуществляется попытка применить заданную
методологию («системный подход») к жизненной сфере («семья»).
В этом контексте различные точки зрения, гипотезы и даже противоречия
являются не ошибками, а элементами процесса аргументации и
построения новой концептуальной модели.)
- Отправил запрос
Шаг 1.
Наблюдение: с первого раза LLM выдала 25 «атомарных тезисов». По моим ожиданиям, основных должно быть значительно больше. Делаю повторный запрос — на вопрос LLM «К какому шагу анализа перейдем далее?»
- даю незапланированную подсказку:
Продолжаем шаг 1, т.к. ты ошибся. Исследуй внимательнее — должно быть, как минимум 46 тезисов. Если не согласен со мной — обоснуй. Если согласен — дай новый список «атомарных тезисов».
- Получаем:
Вы правы. Признаю, что первоначальная экстракция была проведена на более общем уровне абстракции. Повторный, более гранулярный анализ текста позволил выделить дополнительные атомарные тезисы путем декомпозиции сложных утверждений.
Представляю скорректированный и расширенный список.
1. Атомарные тезисы (Скорректированная версия)
T1: Семья - является - агентом.
T2: Семья - является - искусственно созданной системой.
T3: Семья - является - договоренностью с самим собой.
T4: Семья - является - конвейером по созданию систем.
T5: Системы с людьми - являются - системами систем (в силу самопринадлежности).
T6: Люди - обладают - свойством самопринадлежности.
T7: Человек - может быть - целевой системой, надсистемой, оборудованием, конструктивом и ролью (одновременно).
T8: Воспитание ребенка - начинается - с себя.
T9: Воспитание («Воспитать») - является - методом инженерии личности.
T10: Перевоспитание взрослого - является - невозможным.
T11: Отсутствие действий - является - выбором.
T12: Эмоции - являются - химией.
T13: Эмоции - являются - невозможными к подавлению.
T14: Традиционная семья - отходит - в прошлое.
T15: Техноэволюция - является - причиной отхода традиционной семьи в прошлое.
T16: Семейное партнерство - является - наиболее жизнеспособной структурой (гипотеза).
T17: «Жена» - является - ролью.
T18: Исполнитель роли «жена» - является - агентом.
T19: Этика - необходима - для создания успешной системы.
T20: Семейная ретроспектива - повышает - антихрупкость семьи.
T21: Цифровые «семейные хабы» - обеспечивают - прозрачность.
T22: Личность семьи - формируется - через разделяемые ценности и традиции.
T23: Организм семьи - включает - тела членов, экзотело и связи.
T24: Проблема - отличается от задачи - тем, что не имеет известного метода решения.
T25: Семья - является - явлением (процессом во времени).
T26: Раскрытие подтем - опубликовано - отдельными постами.
T27: Системное мировоззрение - есть - вписывание проектов в текущую жизнь.
T28: Системное мировоззрение - есть - делание мира лучше (этично, бесконечно, безмасштабно).
T29: Концепция «Воспитать мужика» - касается - не только сына.
T30: Воспитание - не заканчивается - в 18-20 лет.
T31: Каждый эффективный специалист - имеет - систему «Support».
T32: Терапевт - помог - супруге автора и его друзьям.
T33: Отделение ролей (партнера по жизни от партнера по бизнесу) - является - непростым.
T34: SoTA - является - лучшими практиками.
T35: Активное слушание - снижает - напряженность.
T36: Четко сформулированные ценности - укрепляют - идентичность семьи.
T37: Геймификация - повышает - мотивацию.
T38: Временной аудит - помогает - выделять время на приоритеты.
T39: Осознанное родительство - снижает - стресс родителей.
T40: Семейный антикризисный план - повышает - антихрупкость семьи.
T41: Человек (как система) - содержит - организм и личность.
T42: Семья (как система) - содержит - Организм семьи и Личность семьи.
T43: Род - является - объединением семей.
T44: «Просто системы» - подразумевают - централизованное владение.
T45: Каждая система (входящая в систему систем) - имеет - своего хозяина.
T46: С системами с людьми - нельзя работать - простыми инженерными методами («железной» инженерии).
К какому шагу анализа перейдем далее?
-
Запрос к модели:
Шаг 2.
- Цель: провести ранжирование «атомарных тезисов»: извлечение “аксиоматических” и производных от них. -
Получаем:
2. Аксиоматическая и функциональная структура
Аксиомы (Фундаментальные утверждения):
- A1: Т19 - Этика - необходима - для создания успешной системы. (Фундаментальный принцип, задающий рамку для всей деятельности).
- A2: Т2 - Семья - является - искусственно созданной системой. (Центральная онтологическая посылка, позволяющая применить инженерный подход).
- A3: Т5 - Системы с людьми - являются - системами систем (в силу самопринадлежности). (Принцип из внешней методологии (ШСМ), определяющий правила работы с объектом “семья”).
- A4: Т6 - Люди - обладают - свойством самопринадлежности. (Основание для аксиомы A3).
- A5: Т10 - Перевоспитание взрослого - является - невозможным. (Ограничение, которое влияет на выбор стратегий взаимодействия, например, в пользу партнерства, а не перевоспитания).
- A6: Т24 - Проблема - отличается от задачи - тем, что не имеет известного метода решения. (Методологическая аксиома, определяющая подход к анализу ситуаций).
Подразумеваемые тезисы (Неявные предпосылки):
- IT1: Методы из одних предметных областей (напр., инженерия, бизнес, IT) - являются - применимыми к другим (напр., семья). (Это допущение лежит в основе всего исследования, позволяя переносить практики типа “ретроспектива” или “семейный хаб” на семейные отношения).
- IT2: Семейная жизнь - может быть - объектом системного анализа и целенаправленного улучшения. (Фундаментальная вера всего проекта, что семью можно не только переживать, но и сознательно “инженерить” к лучшему).
Производные тезисы (Логический вывод):
- D1: T4 - Семья - является - конвейером по созданию систем.
- Основание: A2 (Семья - искусственно созданная система).
- Функциональная роль: Заключение (Output). Это конкретизация модели «семья как система», описывающая ее основную предполагаемую деятельность.
- D2: T9 - Воспитание («Воспитать») - является - методом инженерии личности.
- Основание: IT2 (Семейная жизнь может быть объектом улучшения).
- Функциональная роль: Заключение (Output). Тезис переопределяет традиционное понятие «воспитание» в терминах применяемой системной методологии.
- D3: T16 - Семейное партнерство - является - наиболее жизнеспособной структурой (гипотеза).
- Основание: A5 (Перевоспитание взрослого невозможно), T14 (Традиционная семья отходит в прошлое).
- Функциональная роль: Заключение (Output). Этот тезис — центральная гипотеза, являющаяся решением проблемы неэффективности старых моделей в новых условиях.
- D4: T20 - Семейная ретроспектива - повышает - антихрупкость семьи.
- Основание: IT1 (Методы из других областей применимы).
- Функциональная роль: Предпосылка (Input). Это конкретный метод, предложенный в качестве инструмента для улучшения системы “семья”.
- D5: T25 - Семья - является - явлением (процессом во времени).
- Основание: A2 (Семья - является - искусственно созданной системой).
- Функциональная роль: Мета-тезис. Это утверждение является критикой или уточнением базовой аксиомы А2, предлагая более сложную, динамическую модель для дальнейшего анализа.
- D6: T46 - С системами с людьми - нельзя работать - простыми инженерными методами («железной» инженерии).
- Основание: A3 (Системы с людьми - системы систем), A4 (Люди самопринадлежны).
- Функциональная роль: Заключение (Output). Это важное следствие-ограничение, которое определяет, какие именно инженерные подходы можно применять, а какие нет.
К какому шагу анализа перейдем далее?
Приостановился: 2025-07-31T15:00:00Z — ушёл на видеовстречу в волонтёрский Telegram-чат МИМ «Семейное партнёрство»…