Исследование предлагает использовать HTML в качестве основного формата для структурирования данных, передаваемых LLM. Вместо традиционного JSON или чистого текста, HTML-разметка позволяет моделям лучше понимать иерархию, семантические связи и контекст документа. Такой подход упрощает парсинг сложных структур и повышает точность извлечения информации, делая взаимодействие с агентами более предсказуемым и эффективным при работе с длинными контекстами.
Основная проблема текущих методов передачи данных заключается в потере контекстных связей при сериализации в плоские форматы. Использование HTML позволяет задействовать встроенные возможности браузерных движков и существующих парсеров для обработки данных, что снижает вероятность «галлюцинаций» при интерпретации вложенных объектов. Модели, обученные на огромных массивах веб-контента, демонстрируют более высокую производительность при анализе размеченных документов, чем при работе с кастомными схемами данных.
Переход на HTML-представление данных также упрощает отладку агентных систем. Разработчики могут визуализировать состояние памяти или промежуточные результаты работы агента в обычном браузере, что делает процесс мониторинга прозрачнее. Этот метод особенно эффективен для RAG-систем, где важно сохранять структуру исходных документов, включая заголовки, таблицы и списки, без потери их логической последовательности.
Ключевые факты
- HTML обеспечивает нативную поддержку иерархических структур, что снижает когнитивную нагрузку на LLM при анализе сложных документов.
- Метод минимизирует ошибки парсинга, возникающие при использовании JSON в сценариях с глубокой вложенностью данных.
- Использование семантических тегов улучшает качество извлечения данных за счет явного указания ролей элементов (заголовки, списки, таблицы).
- Визуализация данных в формате HTML упрощает процесс отладки и аудита промежуточных состояний ИИ-агентов.
- Подход опирается на способность моделей эффективно обрабатывать веб-контент, накопленную в процессе их предварительного обучения.