Нейросети генерируют сотни подзапросов: анализ 686 k запросов шести моделей
Исследование выявило, что модели вроде Яндекс Алисы, ChatGPT, Gemini, Grok и DeepSeek разбивают один пользовательский вопрос на до 9 подзапросов, а Яндекс показывает, куда каждый из них направлен.
В статье на Habr AI опубликован подробный разбор того, как крупные языковые модели обрабатывают пользовательские запросы. Авторы собрали 686 454 подзапроса, полученных из ответов шести популярных нейросетей: двух вариантов «Алисы» от Яндекса, ChatGPT, Gemini, Grok и DeepSeek.
Модели не отправляют в поисковик исходный вопрос целиком. Вместо этого они переформулируют запрос в несколько вариантов – от одной до девяти подзапросов – и уже их используют для получения информации. Такой подход позволяет уточнить контекст, покрыть разные аспекты вопроса и повысить релевантность результатов.
Главный инсайт исследования – Яндекс Алиса генерирует наибольшее количество подзапросов и единственная модель, которая раскрывает, в какой индекс (веб, товары, карты, изображения, видео) попадает каждый из них. Это открывает новые возможности для прозрачного анализа поведения поисковой системы.
Авторы также заметили, что модели часто встраивают в свои подзапросы дополнительные элементы (например, уточняющие слова или «бр»‑параметры), что может влиять на конечный результат поиска.
Полный материал доступен по ссылке: https://habr.com/ru/articles/1072960/
Для разработчиков AI‑приложений это значит, что стоит учитывать внутреннюю «разборку» запросов, особенно если вы интегрируете внешние поисковые сервисы. Прозрачность Яндекса может стать эталоном для построения более предсказуемых систем, а понимание количества подзапросов поможет оптимизировать стоимость API‑вызовов.
