Контекст - это новая валюта. И мы все банкроты
Предел контекста у LLM - это как горизонт. Кажется, что вот-вот расширят, а ты все равно упираешься. 128к, 200к, 1M токенов - неважно. Всегда найдется PDF на 500 страниц, который нужно "скормить" модели. И вот тогда рождается идея: а что если сжать?
Не gzip'ом, не zip'ом. Семантически. Взять документ, попросить LLM сделать краткое изложение, сохранить его, а когда понадобится оригинал - попросить модель восстановить. Архиватор нового поколения. SemanticZip.
Звучит блестяще. Работает ужасно.
Внимание: это не гайд по созданию SemanticZip. Это предупреждение для тех, кто уже начал его писать. Сэкономите неделю разработки.
Как это должно было работать (в розовых очках)
Представь алгоритм:
- Берешь техническую документацию на 100 страниц
- Подаешь в GPT-4o (или любую другую продвинутую модель 2026 года) с промптом: "Сожми этот текст, сохранив все ключевые детали"
- Получаешь текст в 10 раз короче
- Сохраняешь этот текст вместо оригинала
- Когда нужен оригинал - просишь модель: "Восстанови полный текст на основе этого сжатого варианта"
В теории - гениально. На практике... давай проведем эксперимент.
1 Эксперимент: что теряется навсегда
Я взял раздел из документации к PostgreSQL 17 (да, к 2026 году вышла 17-я версия). Конкретно - про работу индексов BRIN. 2000 слов технических деталей.
# Пример промпта для сжатия (как НЕ надо делать)
prompt = """
Сожми следующий технический текст, сохранив ВСЕ важные детали,
особенно числовые параметры, имена функций и точные условия.
{original_text}
"""LLM (я использовал Claude 3.7 Sonnet, актуальную на 2026 год) выдала прекрасное краткое изложение. В 5 раз короче. Все ключевые идеи сохранены.
Потом я попросил восстановить.
Конкретные цифры из документации? Заменены на "типичные значения". Точные имена параметров? Обобщены. Нюансы поведения в edge-случаях? Исчезли.
Почему? Потому что LLM не восстанавливают информацию. Они генерируют правдоподобный текст на основе паттернов. Для модели разница между "block_size = 128" и "block_size обычно устанавливается в 128" - несущественна. Для твоей базы данных - критична.
Архивация против генерации: фундаментальный разрыв
Когда ты делаешь zip-архив, ты ожидаешь битовую идентичность. Файл вошел, файл вышел. 100% сохранность.
SemanticZip предлагает другую сделку: "Я сохраню смысл". Но смысл - понятие растяжимое. Для юриста "смысл" договора - это каждая запятая. Для LLM - это общая идея.
| Что хочешь сохранить | Детерминированная архивация | SemanticZip (LLM) |
|---|---|---|
| Точный текст | ✅ 100% сохранность | ❌ Невозможно |
| Числовые данные | ✅ Точные значения | ⚠️ Могут измениться |
| Структура документа | ✅ Полностью | ❌ Упрощается |
| Общая идея | ✅ (но избыточно) | ✅ Отлично |
Проблема в том, что мы хотим и того, и другого. Сжать в 10 раз, но сохранить возможность восстановить спецификации API до последнего параметра. LLM на это не способны в принципе.
Где SemanticZip все-таки работает (спойлер: не там, где нужно)
Есть сценарии, где потеря точности допустима:
- Конспектирование лекций для повторения
- Сокращение новостных статей для быстрого ознакомления
- Подготовка краткого изложения книги
Но как только появляются цифры, имена, технические детали - все ломается. Особенно в юридических документах, где каждая формулировка имеет значение.
2 Что делать вместо SemanticZip: три рабочих подхода
Раз SemanticZip не работает как архивация, как тогда работать с огромными документами?
1. RAG с умным чанкингом
Вместо сжатия всего документа - разбей его на семантические куски, сохрани в векторной базе, а при запросе извлекай релевантные части. Это основа современных RAG систем.
Ключ - в правильном чанкинге. Не по 500 символов, а по смысловым границам: разделы, подразделы, абзацы.
2. Иерархические суммирования
Создай многоуровневую структуру:
- Уровень 1: краткое содержание всего документа (1-2 абзаца)
- Уровень 2: суммаризация каждой главы
- Уровень 3: полный текст
При запросе сначала смотришь уровень 1, если нужно детальнее - переходишь к уровню 2, и только в крайнем случае грузишь полный текст. Этот подход отлично сочетается с локальными SLM моделями, которые могут быстро обрабатывать такие иерархии.
3. Выборочное сжатие
Сожми только те части документа, которые не содержат критических данных. Технические спецификации оставь как есть, описательные части - сократи. Для этого нужен семантический пайплайн, который умеет различать типы контента.
Важный нюанс: даже в 2026 году самые продвинутые LLM (включая ансамбли моделей) не могут гарантировать восстановление точных данных. Это архитектурное ограничение, а не баг.
Чеклист: когда можно использовать сжатие LLM
Задай себе эти вопросы перед тем, как пытаться сжать документ:
- Можно ли допустить изменение конкретных чисел на "примерные"?
- Важна ли точная формулировка или только общий смысл?
- Будут ли проверять восстановленный текст на соответствие оригиналу?
- Есть ли в документе уникальные идентификаторы, коды, спецификации?
Если на любой вопрос ответ "да" - забудь про SemanticZip. Используй традиционные методы работы с большими документами, описанные в гайде по работе с длинными PDF.
Частые ошибки (чтобы не повторять)
| Ошибка | Почему это плохо | Что делать вместо |
|---|---|---|
| Сжимать техническую документацию | Потеря точных параметров, спецификаций | RAG с чанкингом по разделам |
| Использовать для юридических документов | Изменение формулировок = изменение смысла | Хранить оригиналы, искать по ключевым фразам |
| Доверять восстановленные данные без проверки | LLM генерирует правдоподобный, но не точный текст | Всегда проверять критичные данные по оригиналу |
| Сжимать несколько раз (паipeline) | Каждое сжатие теряет информацию, эффект накопления | Работать всегда с оригиналом или первым сжатием |
Будущее: когда SemanticZip станет возможен?
Потребуется архитектурный прорыв. Модель, которая умеет не только генерировать, но и запоминать с точностью до бита. Возможно, гибридные системы: LLM + детерминированный сжиматель, где LLM работает только с семантической частью, а точные данные хранятся отдельно.
Пока же - используй проверенные методы. Иногда старые добрые индексы и полнотекстовый поиск работают лучше, чем самая продвинутая нейросеть. Особенно когда дело касается критичных данных, которые нельзя терять.
