[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"general-list":3,"footer-feature-tags":4,"slate-glossary-term-chain-of-thought":66},true,[5,14,20,29,34,40,46,52,56,62],{"id":6,"name":7,"hex":8,"translations":9,"count_pages":13},8,"Компания","#f40925",{"ru":10,"en":11},{"name":7},{"name":12},"Company",9,{"id":15,"name":16,"hex":17,"translations":18,"count_pages":6},26,"Главная страница",null,{"ru":19},{"name":16},{"id":21,"name":22,"hex":23,"translations":24,"count_pages":28},2,"Проекты","#3027ff",{"ru":25,"en":26},{"name":22},{"name":27},"Project",15,{"id":30,"name":31,"hex":17,"translations":32,"count_pages":21},33,"ИИ",{"ru":33},{"name":31},{"id":35,"name":36,"hex":17,"translations":37,"count_pages":39},34,"Комментарии",{"ru":38},{"name":36},4,{"id":41,"name":42,"hex":17,"translations":43,"count_pages":45},25,"Задачи",{"ru":44},{"name":42},24,{"id":47,"name":48,"hex":17,"translations":49,"count_pages":51},27,"Рабочие пространства",{"ru":50},{"name":48},3,{"id":45,"name":53,"hex":17,"translations":54,"count_pages":6},"Kanban-доска",{"ru":55},{"name":53},{"id":57,"name":58,"hex":17,"translations":59,"count_pages":61},23,"Диаграмма Ганта",{"ru":60},{"name":58},1,{"id":28,"name":63,"hex":17,"translations":64,"count_pages":61},"Календарь",{"ru":65},{"name":63},{"detail":67,"more":146},{"id":68,"slug":69,"translations":70,"category":84,"tags":92,"letter":111,"og_image":17,"cover":17,"author_name":17,"author_position":17,"author_avatar":17,"faqs":112,"related":126,"views_count":143,"helpful_yes_count":115,"helpful_no_count":115,"created_at":144,"updated_at":145,"published_at":17},276,"chain-of-thought",{"ru":71},{"title":72,"short_definition":73,"tldr":74,"full_explanation":75,"when_to_apply":76,"when_not_to_apply":77,"examples":78,"tips":79,"synonyms":80,"translation_en":81,"seo_title":82,"seo_description":83},"Цепочка рассуждений (chain-of-thought)","Приём, при котором модель просят показать промежуточные шаги рассуждения, а не сразу выдавать ответ — это улучшает решение сложных задач.","Цепочка рассуждений — это приём, при котором модели предлагают сначала «подумать вслух», а только потом дать ответ. Простая фраза «решай задачу шаг за шагом» заметно улучшает качество в логических, математических и многошаговых задачах. Современные модели часто рассуждают так по умолчанию, но при сложных задачах подсказать им это явно всё равно полезно.","\u003Cp>Идея кажется простой, но эффект оказался серьёзным. Если модели позволено развернуть рассуждение, она реже срезает углы и реже ошибается там, где задача требует нескольких шагов.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Варианты\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Простой\u003C\u002Fstrong> — добавить в промпт фразу «рассуждай шаг за шагом перед ответом».\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>С примером\u003C\u002Fstrong> — показать на паре примеров прямо в запросе, как именно нужно рассуждать.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Самосогласование\u003C\u002Fstrong> — попросить модель сгенерировать несколько вариантов рассуждения и выбрать наиболее частый ответ.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Скрытое рассуждение\u003C\u002Fstrong> — попросить рассуждать в отдельной служебной части, а пользователю показать только итоговый ответ.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>Что важно помнить\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Цепочка рассуждений увеличивает длину ответа и его стоимость.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Иногда модель «рассуждает» правдоподобно, но всё равно приходит к неверному ответу — это не универсальное решение.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Логические и математические задачи\u003C\u002Fli>\u003Cli>Задачи с несколькими условиями и подзадачами\u003C\u002Fli>\u003Cli>Когда модель явно «срезает углы» и ошибается на простых вопросах\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Простые классификации и короткие фактические ответы — рассуждение тут только увеличит стоимость\u003C\u002Fli>\u003Cli>Когда ответ нужен в чётком коротком формате (например, одно слово или структура JSON)\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Если попросить модель «сколько грузовиков нужно, чтобы перевезти 12 тонн груза при грузоподъёмности 1,8 тонн», она может уверенно ответить «6». Добавляем «рассуждай шаг за шагом», и модель пишет: «1,8 × 6 = 10,8 — не хватает; 1,8 × 7 = 12,6 — достаточно; значит, нужно 7 грузовиков». Маленькое изменение промпта — заметно более надёжный ответ.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>В продуктовых интерфейсах обычно не нужно показывать пользователю всё рассуждение модели — оно длинное и часто шумное. Удобный приём — попросить модель рассуждать «во внутренней секции» и выдать пользователю только итоговый ответ, а внутреннее рассуждение использовать только для журналов и отладки.\u003C\u002Fp>","цепочка рассуждений, пошаговое рассуждение, рассуждение по шагам, chain-of-thought, CoT","Chain-of-Thought Prompting","Цепочка рассуждений (chain-of-thought) | Глоссарий Shtab","Цепочка рассуждений (chain-of-thought) — техника, при которой LLM рассуждает шаг за шагом. Виды приёма, когда применять и как использовать в продукте.",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":88},10,"ai","#a855f7",{"ru":89},{"title":90,"description":91},"Искусственный интеллект","Терминология ИИ и больших языковых моделей: машинное обучение, нейросети, LLM, эмбеддинги, промптинг, RAG, агенты, MLOps, безопасность и этика моделей.",[93,102],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":99},37,"llm","framework","#7c5ce6",91,{"ru":100},{"title":101},"LLM",{"id":103,"slug":104,"kind":105,"hex":106,"order":107,"translations":108},39,"prompt-technique","tool","#14b8a6",93,{"ru":109},{"title":110},"Промптинг","Ц",[113,120],{"id":114,"order":115,"translations":116},1494,0,{"ru":117},{"question":118,"answer":119},"Действительно ли модель «думает», когда рассуждает шагами?","\u003Cp>Модель не думает в человеческом смысле — она просто генерирует более длинный текст, в котором каждый следующий шаг опирается на предыдущий. Это даёт ей возможность не «угадывать» ответ сразу, а постепенно прийти к нему. Но за самим текстом нет сознательного рассуждения, и иногда модель убедительно ошибается на каждом шаге.\u003C\u002Fp>",{"id":121,"order":61,"translations":122},1495,{"ru":123},{"question":124,"answer":125},"Зачем нужны «модели с рассуждением» (например, o1, o3, Claude с режимом рассуждений)?","\u003Cp>Это специально обученные модели, которые рассуждают внутри себя по умолчанию и часто заметно дольше, чем обычные. Они лучше работают в логических и математических задачах, но стоят дороже и медленнее. Для простых задач классической модели обычно достаточно.\u003C\u002Fp>",{"parent":127,"related":135},[128],{"id":129,"slug":130,"translations":131},273,"prompt",{"ru":132},{"title":133,"short_definition":134},"Промпт","Входной текст, который пользователь или приложение подаёт большой языковой модели и на основании которого она генерирует ответ.",[136],{"id":137,"slug":138,"translations":139},277,"prompt-engineering",{"ru":140},{"title":141,"short_definition":142},"Промпт-инжиниринг","Инженерная дисциплина проектирования, тестирования и поддержки промптов как ключевой части ИИ-продукта.",107,"2026-05-11T19:55:51.424065+03:00","2026-05-11T19:55:51.424081+03:00",[147,172,193],{"id":148,"slug":149,"translations":150,"category":155,"tags":158,"letter":170,"cover":17,"updated_at":171,"published_at":17},282,"mcp",{"ru":151},{"title":152,"short_definition":153,"translation_en":154},"MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели)","Открытый протокол, по которому языковые модели и агенты единообразно подключаются к внешним инструментам, данным и сервисам.","Model Context Protocol (MCP)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":156},{"ru":157},{"title":90,"description":91},[159,162],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":160},{"ru":161},{"title":101},{"id":163,"slug":164,"kind":105,"hex":165,"order":166,"translations":167},40,"ai-tool","#5e79ec",94,{"ru":168},{"title":169},"Инструмент ИИ","M","2026-05-11T19:55:53.687297+03:00",{"id":173,"slug":174,"translations":175,"category":180,"tags":183,"letter":170,"cover":17,"updated_at":192,"published_at":17},287,"mlops",{"ru":176},{"title":177,"short_definition":178,"translation_en":179},"MLOps (эксплуатация ML-моделей)","Практики и инструменты для разработки, выкатки и эксплуатации моделей машинного обучения и ИИ в боевой среде — аналог DevOps для машинного обучения.","MLOps",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":181},{"ru":182},{"title":90,"description":91},[184,189],{"id":61,"slug":185,"kind":185,"hex":165,"order":61,"translations":186},"methodology",{"ru":187},{"title":188},"Методология",{"id":163,"slug":164,"kind":105,"hex":165,"order":166,"translations":190},{"ru":191},{"title":169},"2026-05-11T19:55:55.482827+03:00",{"id":194,"slug":195,"translations":196,"category":201,"tags":204,"letter":211,"cover":17,"updated_at":212,"published_at":17},278,"rag",{"ru":197},{"title":198,"short_definition":199,"translation_en":200},"RAG (поиск с дополнением генерации)","Подход, при котором перед ответом языковая модель ищет подходящие документы в базе знаний и использует их как контекст.","Retrieval-Augmented Generation (RAG)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":202},{"ru":203},{"title":90,"description":91},[205,208],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":206},{"ru":207},{"title":101},{"id":163,"slug":164,"kind":105,"hex":165,"order":166,"translations":209},{"ru":210},{"title":169},"R","2026-05-11T19:55:52.147205+03:00"]