Как абзацы помогают нейросети чаще брать текст в ответ
Как абзацы помогают нейросети чаще брать текст в ответ В разборе Perplexity автор проверил, какие абзацы чаще попадают в ответы поисковой нейросети, и получил практическую схему для редакторов и авторов справки. Он сравнил 60 ответов Perplexity с включённым поиском, собрал 79 страниц-источников и разделил 113 взятых и 4390 невзятых абзацев. Главный наблюдаемый признак — длина: медиана взятого абзаца составила 41 слово против 23 слов у невзятых. В окне 30–80 слов взятые абзацы чаще содержали предмет внутри абзаца, а не только в начале, но сам автор отдельно оговаривает, что на этой выборке связь не доказана. При этом совет не начинать абзац с указательных и связующих слов вроде «это», «он» или «поэтому» заметной разницы не дал. Практический вывод у автора осторожный: для текста, рассчитанного на ответы нейросетей, сначала стоит убирать короткие обрывки по 10–20 слов, затем склеивать их с соседями и называть предмет прямо в абзаце. Но это наблюдение основано на одной системе и одном наборе вопросов, поэтому его нужно перепроверять на своих материалах и не считать универсальным правилом. Источник: Habr AI Practice RU — https://habr.com/ru/articles/1094484/