использование формата JSON или XML для запросов увеличивает выход LLM в 10 раз почему потому что структурированные форматы дают модели четкие границы и ожидания когда вы запрашиваете неструктурированный текст, LLM приходится догадываться: насколько длинным это должно быть? какие разделы мне нужны? когда я закончил? на каком уровне детализации? но с JSON/XML вы буквально предоставляете шаблон: json{ "summary": "", "key_points": [], "analysis": "", "recommendations": [] } теперь модель точно знает, что заполнять и примерно сколько контента нужно для каждого раздела это как разница между "напиши что-нибудь о машинах" и "заполни эту форму отзыва о машине с этими 12 конкретными полями" структура устраняет паралич принятия решений и дает модели разрешение быть исчерпывающей плюс JSON/XML естественным образом побуждает модель мыслить организованными частями, а не просто стримить текст, пока не почувствует, что "закончил" [вот мета-хак] даже не пытайтесь писать структурированные запросы с нуля вместо этого: 1. запишите все, что хотите проанализировать/исследовать/написать, с помощью голосового ввода 2. вставьте этот неаккуратный транскрипт в ИИ 3. попросите его "создать структуру JSON-запроса на основе этого мозгового штурма, которая даст наилучший возможный результат" 4. возьмите этот сгенерированный шаблон JSON 5. отправьте его обратно как ваш фактический запрос вы получаете все преимущества структурированных запросов, не задумываясь о структуре самостоятельно ИИ знает, какие поля будут наиболее полезными, лучше, чем вы превращает ваш поток сознания в запрос профессионального уровня за 30 секунд попробуйте сами - попросите о том же анализе в виде абзаца против структурированного формата структурированная версия будет в 3-5 раз длиннее и гораздо более детализированной каждый раз