Разбиение сложного запроса: когда несколько простых эффективнее одного
Вместо «проанализируй отчёт и предложи улучшения» эффективнее сначала попросить модель выделить ключевые числа, потом — оценить динамику, затем — определить проблемы, и в конце — предложить решения.
Каждый шаг строится на предыдущем: модель сначала концентрируется на одном аспекте, усваивает результат и переходит к следующему. Это напоминает пошаговое объяснение в классе, а не беглый обзор темы.
Преимущества цепочки над единым запросом
При разбиении модель реже теряет нить и лучше помнит контекст из предыдущих ответов. Если ответ на промежуточный шаг вышел неточным, его можно исправить до перехода к следующему этапу.
Разбитый запрос занимает больше времени в диалоге, но значительно повышает качество итогового результата, особенно для аналитических задач.
Оптимальная длина цепочки — 3–5 шагов. Если их становится больше, промежуточные результаты начинают забываться или накапливаются ошибки.