docs: сортировка History по темам (sonnet, opus, llm, sse, ux-frontend, upload, infra, plans, tests, base, code-fixes)

2026-08-24 15:23:31 +03:00
parent 25e4b46e76
commit db7cdbdd84
69 changed files with 0 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,54 @@
+# 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":"..."}
+```