Изолированные текстовые блоки в центре статьи заставляют ИИ цитировать именно ваши цифры
LLM страдают синдромом "собачьей кости" при извлечении фактов.
Они четко обрабатывают начало и конец страницы, но выбрасывают середину.
Современные ИИ-системы юзают агрессивные методы пре-суммаризации (типа ATACompressor и AgentFold).
Это режет затраты на вычисления еще до того, как промпт улетит в модель.
Такая системная компрессия сплющивает ваши центральные абзацы в мусорную выжимку.
Если вы отрываете тезис от пруфа — кидаете тезис в 14-й абзац, а данные в 37-й — компрессор наглухо обрубает эту связь.
Дальше модель галлюцинирует и придумывает оправдание сама, вместо цитирования данных вашего бренда.
Чтобы выжить при таком сжатии, пересоберите среднюю треть текста в 4–8 независимых блоков ответов.
Каждый блок обязан содержать конкретный тезис, жесткое ограничение, локальный пруф и прямой вывод.
Ставьте точную цифру, дату или термин вплотную к тезису.
Если кусок текста теряет смысл при вырывании из контекста, ИИ тупо удалит его на этапе синтеза.
Параллельно вшейте "перезапуск" на 2–4 предложения ровно в экватор документа.
Повторите основную мысль, главные сущности и критерии принятия решений прямым текстом.
Этот контроль целостности дает сигнал алгоритму сжатия, какие токены нельзя удалять.
И наконец, зафиксируйте "стабильные ярлыки" для ключевых сущностей (энтити).
Стилистические синонимы создают семантический туман при сворачивании контекста.
Выберите одно точное название для концепта и долбите им до конца.
Это даст алгоритмам извлечения железобетонную ручку, за которую можно зацепиться.