# Запрос к Соннету — нумерация vs фейки для downstream LLM (2026-07-12)

## Контекст

Я делаю сервис **DrHider** — обфускация документов. Находит ПДн → заменяет.
После обфускации документы идут на дальнейшую LLM-обработку — **сверка спецификаций**
(другой сервис contracts, извлекает типы/номера/даты/контрагентов через LLM).

Сейчас генерация фейков: `Иванов И.И.` → `Петров А.С.`, `ООО «Ромашка»` → `ООО «Спектр»`.

**Проблема:** для неизвестных типов (адреса, нестандартные ID) — character-class замена
даёт абракадабру: `ул. Стекольная` → `иг. 8ц Лжчюсвхшбр`. Downstream LLM не может это обработать.

## Варианты замены

### А. Чистая нумерация
`Иванов И.И.` → `Лицо_0042`, `ООО «Ромашка»` → `Компания_0003`, `ул. Ленина` → `Адрес_0015`

Плюс: никакой абракадабры. Минус: LLM теряет контекст («Лицо_0042 заключил договор» — не понимает семантику).

### Б. Фейки (сейчас)
`Иванов И.И.` → `Петров А.С.`, `ООО «Ромашка»` → `ООО «Спектр»`

Плюс: LLM понимает роли. Минус: сложно (11 генераторов), ложное ощущение реальности,
для неизвестных типов — абракадабра.

### В. Гибрид: шаблон + номер
`Иванов И.И.` → `Иванов_5677`, `ООО «Ромашка»` → `ООО_Технология_0034`,
`ул. Стекольная, д.7` → `ул_Ленина_0015`, `+7 (495) 789-41-35` → `+7_495_000_0042`,
`info@nubes.ru` → `email_0007@fake`

Плюс: LLM видит что это человек/компания/адрес, номер гарантирует уникальность и обфускацию.
Минус: всё равно нужны шаблоны для каждого типа.

## Вопросы

1. Какой вариант лучше для downstream LLM-обработки (извлечение контрагентов, дат, номеров)?
2. Вариант В — достаточно ли LLM поймёт что `Иванов_5677` это персональные данные?
3. Для неизвестных типов — `[Данные_NNNN]` как fallback, ок?
4. Глобальная нумерация (сквозная через все документы пакета) vs локальная (в рамках одного файла)?
5. Стоит ли сохранять частичную структуру (например телефон `+7_495_000_0042` сохраняет формат номера)?

## Downstream задача (для контекста)

LLM в сервисе contracts получает текст документа и должна извлечь:
- Контрагент («с кем договор»)
- Номер и дату договора
- Список услуг с ценами (таблица)

Промпт для contracts LLM (фрагмент):
```
Извлеки из текста: тип документа, номер, дату, контрагента.
Верни JSON: {"type":"договор","number":"...","date":"...","counterparty":"..."}
```
