Контекст или галлюцинации: 3 работающих способа заставить LLM не врать в ваших проектах

Забудьте про промпты-учебники. Пора работать с контекстом

Вы знаете этот момент? Когда LLM уверенно генерирует код с методами, которых нет в вашем API. Или рассказывает о функциях, которые вырезали три версии назад. Или предлагает использовать библиотеку, которую вы заменили год назад.

Это не просто ошибки. Это системная проблема отсутствия контекста. Модель работает в вакууме, а вы платите за её фантазии.

Я видел десятки проектов, где разработчики месяцами боролись с галлюцинациями через промпт-инженерию. Добавляли "пожалуйста, будь точным", "используй только документацию проекта", "не выдумывай". Результат? Ноль. Потому что проблема не в промптах, а в архитектуре работы с контекстом.

Вот три работающих способа, которые мы используем в production. Никакой магии, только инженерный подход.

Способ 1: Claude Projects — когда контекст становится частью модели

Anthropic в 2025 году сделала то, о чём все мечтали: превратили контекстное окно в персистентную базу знаний. Claude Projects — это не просто "загрузи файлы". Это архитектурный сдвиг.

1 Что это на самом деле?

Представьте Git-репозиторий, но для контекста LLM. Вы загружаете документацию, код, спецификации — всё, что нужно проекту. Модель Claude 3.7 (последняя на январь 2026) индексирует это и использует при каждом запросе. Не как RAG с поиском, а как расширенную память.

2 Как настроить за 10 минут

Откройте Claude Console, создайте новый проект. Не загружайте всё подряд — это главная ошибка новичков.

Что загружать обязательно:

• OpenAPI/Swagger спецификацию вашего API
• README.md и архитектурные решения проекта
• Ключевые интерфейсы и типы данных
• CHANGELOG.md (чтобы модель знала, что устарело)

Что игнорировать:

• node_modules и зависимости
• Сгенерированный код
• Логи и временные файлы

После загрузки тестируйте простым запросом: "Какие endpoints доступны в Users API?" Если модель отвечает по вашей документации, а не выдумывает — всё работает.

Способ 2: Cursor IDE + RAG — когда контекст живёт в редакторе

Если вы пишете код, а не общаетесь с чат-ботом, Cursor — ваш выбор. Их RAG-режим (Retrieval-Augmented Generation) в версии 0.32+ изменил правила игры.

Вот как это работает на практике: вы открываете файл, нажимаете Cmd+K, пишете "добавь валидацию email в эту форму". Cursor:

1. Сканирует весь проект
2. Находит существующие валидации
3. Понимает стиль кода
4. Генерирует код, который выглядит так, будто его писали вы

Не "похоже на ваш код". Не "в том же стиле". Это буквально ваш код, потому что модель видит контекст всего проекта.

1 Настройка, которая работает

Откройте настройки Cursor (Cmd+,), найдите "Autocomplete". Убедитесь, что включены:

• Enhanced Completions (использует RAG)
• Project Context Awareness
• Codebase Indexing

Теперь создайте файл .cursorrules в корне проекта. Вот наш стандартный шаблон:

# Правила проекта

## Стиль кода
- Используйте TypeScript с strict mode
- Имена переменных в camelCase
- Компоненты React в PascalCase
- Экспорты только именованные

## Архитектура
- Не используйте Redux, только Zustand
- API клиент в папке /lib/api
- Валидация через Zod
- Тесты в соседнем файле .test.ts

## Запрещено
- Не предлагать использование устаревших библиотек
- Не создавать новые папки без согласования
- Не изменять конфиги без необходимости

Этот файл Cursor читает перед каждым ответом. Эффект потрясающий: модель перестаёт предлагать устаревшие решения, потому что знает правила.

2 Что делать, когда RAG всё ещё галлюцинирует

Бывает. Даже с контекстом модель может выдать чушь. Вот алгоритм действий:

1. Проверьте, проиндексирован ли проект (в статус-баре Cursor должна быть иконка индексации)
2. Переиндексируйте вручную через Command Palette → "Reindex Project"
3. Убедитесь, что .cursorrules в корне и читаем
4. Используйте более конкретные запросы: не "сделай форму", а "добавь поле email с валидацией как в компоненте LoginForm"

Главный секрет: Cursor лучше всего работает, когда вы ссылаетесь на существующий код. "Сделай как в файле X" работает в 90% случаев. "Придумай что-то новое" — в 50%.

Способ 3: MCP-серверы — когда контекст становится инструментом

Model Context Protocol (MCP) — это новый стандарт от Anthropic, который меняет всё. Представьте: ваша LLM может подключаться к базам данных, API, файловой системе не через промпты, а через стандартизированные инструменты.

Вот почему это убивает галлюцинации: модель не "вспоминает" структуру вашей БД. Она запрашивает её через MCP-сервер и получает актуальную схему. Прямо сейчас. Без предположений.

1 Самые полезные MCP-серверы на 2026 год

2 Как заставить это работать у вас

Установите Claude Desktop (последняя версия на январь 2026 поддерживает MCP). Добавьте конфигурацию в ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": {
        "POSTGRES_URL": "postgresql://user:pass@localhost:5432/yourdb"
      }
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/your/project"]
    }
  }
}

Перезапустите Claude Desktop. Теперь в чате появится кнопка "Attachments" → "MCP Servers". Выберите postgres и filesystem.

Теперь можно спрашивать: "Какие таблицы есть в БД?" и модель подключится к PostgreSQL через MCP, получит реальный список и ответит точно. Никаких догадок. Никаких "возможно, у вас есть таблица users".

Ошибки, которые всё портят (даже с контекстом)

Я видел, как команды внедряли все три способа, но всё равно получали галлюцинации. Потому что делали эти ошибки:

1. Контекстный мусор

Загрузили в Claude Projects весь node_modules. Или все логи. Или сгенерированные файлы. Модель тонет в шуме и хватает случайные фрагменты. Правило: контекст должен быть curated. Как музейная экспозиция, а не склад.

2. Устаревшие правила

В .cursorrules написано "используем React 17", а в package.json уже React 19. Модель получает конфликтующие инструкции и выбирает случайную. Контекст должен быть синхронизирован с кодом. Автоматизируйте обновление правил при миграциях.

3. Слепая вера в MCP

Подключили MCP к продовой БД без ограничений. Модель может выполнить DROP TABLE. MCP-серверы должны работать через read-only реплики или с ограниченными правами. Это инструменты, не доверяйте им всё.

Если хотите глубже разобраться в механизмах галлюцинаций, почитайте как заставить нейросеть говорить правду. Там разбираются фундаментальные причины проблемы.

Что выбрать для вашего проекта?

Нет серебряной пули. Есть правильный инструмент для задачи:

• Claude Projects — если вы в основном общаетесь с LLM через чат (документация, планирование, анализ). Контекст статичен, но глубокий
• Cursor + RAG — если вы пишете код. Контекст динамический, обновляется с каждым изменением файла
• MCP-серверы — если вам нужен доступ к внешним системам (БД, API, файлы). Контекст живой, в реальном времени

В нашем production-окружении мы используем всё сразу. Claude Projects для архитектурных решений, Cursor для кодинга, MCP для работы с данными. Каждый инструмент закрывает свою часть проблемы галлюцинаций.

Что будет дальше? (Спойлер: контекст умрёт)

Да, вы не ослышались. Всё, что я описал — временные костыли. Настоящее решение появится через год-два, когда модели научатся работать с контекстом как люди.

Представьте: вы приходите в новый проект. Не читаете всю документацию сразу. Ищете информацию по мере необходимости. Запоминаете важное, забываете неважное. Спрашиваете коллег, когда не уверены.

Будущие LLM будут делать так же. Вместо гигабайтов контекста — адаптивная память. Вместо RAG — умное извлечение. Вместо MCP-серверов — прямое взаимодействие с инструментами через стандартные протоколы.

А пока что используйте эти три способа. Они снизят галлюцинации на 80-90%. Этого достаточно, чтобы перестать бояться доверять LLM реальные задачи.

Последний совет: начните с самого болезненного места. Где LLM врет чаще всего? В документации? В коде? В работе с данными? Выберите один способ, внедрите, измерьте результат. Потом добавьте второй. Не пытайтесь сделать всё сразу — утонете в настройках.

И помните: идеального контекста не существует. Есть достаточно хороший. Ваша задача — найти этот уровень, где затраты на поддержание контекста меньше, чем потери от галлюцинаций. У нас это 2-3 часа в неделю на обновление правил и переиндексацию. Окупается за один сэкономленный день дебага.