Проблема
Один вопрос — явно разные ответы
Свободные допущения дают расхождение даже при одинаковом запросе. 320 м профилей в одном ответе, 350 м в другом.
320 м
350 м
Решение
Цикл сообщений: RAG, LLM, формы и функции
Цикл находит функцию, создаёт FormSpec только для недостающих полей и отдаёт расчёт детерминированной функции.
ИИ понимает и объясняет — функция считает точно.
Наша реализация
Чат выбирает калькулятор
Открытый запрос становится конкретной задачей. Два пути: по размерам стены или по площади.
Форма спрашивает только нужное
Тип поля, единица и значение по умолчанию берутся из схемы функции. Обязательность и диапазоны не дают пустых вводов.
Функция возвращает результат
Те же вводы дают то же значение. Параметры и результат остаются в контексте чата.
Технический процесс
От текста пользователя к точному результату
- Пользователь
- Chat-UI
- Message Loop
- ИИ RAG · MCP · LLM
- Расчётная функция
- ЗапросПользователь
- ПередатьChat-UI
- Искать функцию + контекстИИ
- Функция + недостающие значенияИИ
- Недостающие значения → создать FormSpecMessage Loop
- FormSpecChat-UI
- ФормаChat-UI
- Ввести значенияПользователь
- Рассчитать проверенные параметрыРасчётная функция
- Точный результатРасчётная функция
- Результат в контекстMessage Loop
- ОтветChat-UI
59 листов · 320 м профилей
59 листов
320 м профилей
Свободные ответы LLM — это допущения
Меньше уточняющих вопросов
Динамика вместо жёсткой схемы
Только нужные параметры
Прослеживаемость в контексте чата
Воспроизводимые количества