Когнитивный пайплайн. Часть I - страница 12

Шрифт
Интервал


Потому что LLM хороша в том, что у неё богатый словарь и огромная обученность,

но плоха в том, что у неё нет собственной структуры мышления – пока вы её не зададите.

Один промпт – это лотерея.

Когнитивный пайплайн – это прозрачный и воспроизводимый reasoning-процесс.

Он:

– снижает вероятность галлюцинаций,

– делает работу ИИ-ассистента объяснимой,

– позволяет внедрить контрольные точки,

– и открывает возможность делегирования задач в MAS.

Что даёт эта книга

В этой книге я собрал юнит-за-юнитом строительные блоки, из которых можно проектировать такие пайплайны:

– от простых фаз (анализ → проверка → адаптация),

– до сложных структур с ролями, обратной связью и реальными действиями (подключение API, анализ данных, автономные циклы).

Вы можете использовать эти юниты как:

– шаблоны рассуждения,

– интерфейсы для подагентов,

– логические блоки в MAS,

– когнитивные фильтры в продукте,

– или как инструменты самопроверки при принятии решений.


Когнитивный пайплайн – это новая инженерная единица, с которой мы постоянно будем иметь дело при разработке ИИ-продуктов и мультиагентных систем.

I. Мышление и стратегии диалога


1. Пошаговые подсказки. Step-back Prompting

Цель

Выйти из тупика диалога, расширить пространство мышления модели и предложить новый взгляд на проблему. Используется для «перезагрузки» или нахождения более качественного подхода.

Когда применять

– Модель даёт однотипные или поверхностные ответы

– Требуется нестандартный взгляд или альтернативный путь решения

– Ответ зациклился или ходит по кругу

– Не удаётся продвинуться дальше в размышлении

– Нужно выйти из «локального минимума» в рассуждениях

Пример промпта

Прежде чем продолжать, давай сделаем шаг назад и посмотрим на задачу шире.

Какие альтернативные подходы мы могли бы рассмотреть, если бы не были ограничены текущими условиями?


Step back. Re-evaluate the system architecture from first principles.

What assumptions are we making, and which of them could be relaxed?

Механизм работы

– Модель рассматривает предпосылки и ограничения текущего ответа

– Начинает «думать о том, как она думает» (метапознание)

– Может предложить новую формулировку задачи или сменить фрейм

– Часто переходит к более глубокой декомпозиции или формулирует уточняющие вопросы

Риски / Ошибки

– Слишком частое применение может сбить ход рассуждения