Разбираем, как LLM извлекают смысл бизнес‑правил, моделируют шаги процесса и ограничения, а также как проверять и страховать результат на практике.
Многие ждут от LLM «сгенерируй мне код/скрипт/правило» — и радуются, когда результат выглядит аккуратно и даже запускается. Но синтаксически верный результат ещё не означает, что бизнес‑задача решена правильно. Для бизнеса важнее не форма, а смысл: корректно ли учтены исключения, роли, ограничения, сроки и последствия ошибки.
LLM легко выдаёт «правильный по виду» текст: условия, шаги, статусы, проверки. Проблема в том, что такие ответы часто построены на молчаливых допущениях — и именно они ломают процессы.
Типичные провалы выглядят так:
Бизнес‑правила обычно распределены по источникам: регламенты в тексте, согласования в письмах, таблицы в Excel, чек‑листы в задачах, устные договорённости «как принято». Поэтому «сгенерировать один файл» недостаточно: сначала нужно собрать и согласовать смысл, а уже потом переводить его в проверяемую структуру.
Перед тем как подключать LLM, полезно зафиксировать:
Фокус на рассуждении помогает использовать LLM как инструмент прояснения и валидации, а не как генератор правдоподобного текста.
Важно сразу договориться о терминах: LLM не «понимают» бизнес так, как это делает эксперт, и не держат в голове набор правил в виде таблицы или диаграммы. Они предсказывают продолжение текста на основе огромного количества примеров — и при этом способны извлекать закономерности и шаблоны, которые выглядят как осмысленные ответы.
На базовом уровне модель делает вероятностный выбор следующего слова (точнее — токена). Но внутри этого процесса есть «скрытые паттерны»: модель научилась связывать формулировки, контекст и типовые структуры (например, «если… то… иначе», условия допуска, статусы заявки, исключения). Поэтому, когда вы описываете правило или процесс, LLM часто может:
Это не магия и не «чтение мыслей» — это статистически выученная способность обобщать.
В практике под рассуждением полезно понимать не «внутренний монолог», а наблюдаемое поведение модели при решении задачи:
Когда вы просите модель «проверить противоречия» или «собрать decision table», вы фактически заставляете её проявить эти операции в явном виде.
У LLM нет гарантии логической непротиворечивости. Модель может уверенно звучать и при этом:
Поэтому результат всегда нужно рассматривать как гипотезу, которую затем проверяют правилами валидации, тестами или экспертом.
LLM очень чувствительны к постановке задачи. Одно и то же правило можно описать так, что модель:
Контекст тоже критичен: если в запросе нет определения терминов («активный клиент», «подозрительная операция», «SLA-таймер»), модель будет опираться на типовые значения и может не совпасть с вашей предметной областью. Чем яснее входные данные и ожидаемый формат ответа, тем больше «рассуждение» будет похоже на полезную инженерную работу, а не на красивый текст.
Бизнес‑правила — это не «описание процесса», а ограничения и решения, которые должны выполняться независимо от того, как именно устроена система. Они отвечают на вопросы вроде «можно ли?», «при каких условиях?», «кто имеет право?» и «что делать, если исключение?». Сложность в том, что часть правил закреплена в регламентах, часть — в переписке и «в голове» у экспертов, а часть уже зашита в интерфейсы и интеграции.
Одно и то же правило можно записать по‑разному, и от формата зависит управляемость:
Чем ближе запись к формальной структуре, тем легче находить пробелы, конфликты и тестировать.
Явные правила — те, что написаны. Неявные — те, которые «и так понятно»: например, «отменённый заказ нельзя отгрузить» или «скидка не может сделать сумму отрицательной». Именно неявные правила чаще всего забывают формализовать, а затем обнаруживают как дефекты или спорные решения.
Правила почти всегда конфликтуют: «скидка для сотрудников» vs «минимальная маржа», «автоодобрение» vs «ручная проверка при риске». Нужны явные механизмы: порядок применения, переопределения, уровни приоритетов, а также правило «что делать при равенстве». Без этого система будет принимать разные решения в зависимости от случайных деталей (очерёдности проверок, источника данных).
Управляемость появляется, когда каждое правило связано цепочкой:
источник (политика/закон/договор) → формулировка правила → тесты/кейсы → объяснение принятого решения.
Тогда изменения перестают быть «правкой в нескольких местах»: вы знаете, что менять, как проверить и почему результат считается корректным.
Чтобы описать рабочий процесс так, чтобы его можно было проверять и автоматизировать, LLM обычно переводит «историю на человеческом языке» в более структурированную форму: состояния, события и переходы. Это удобная схема: процесс перестаёт быть набором фраз и становится картой того, что именно может происходить.
Состояние — это «где сейчас находится объект» (заявка: черновик, на согласовании, одобрена, отклонена). Событие — действие или факт (пользователь нажал «Отправить», истёк дедлайн, пришёл документ). Переход — правило, которое связывает событие со сменой состояния.
LLM полезно просить дополнить переходы предусловиями (что должно быть верно до перехода) и постусловиями (что обязано стать верно после). Так проще ловить ошибки вроде «переход возможен, но обязательное поле не заполнено».
Workflow почти всегда завязан на ролях: инициатор, исполнитель, согласующий, контролёр. LLM стоит просить явно перечислить:
Без этого в описании легко появляется скрытая дыра: «любой сотрудник может перевести заявку в “Одобрено”», потому что роль не была названа.
Хорошее описание включает время как часть логики: дедлайны, окна обработки, таймеры ожидания. LLM можно направить вопросами: «Что происходит, если 24 часа нет ответа?», «Кого уведомляем на 80% SLA?», «Когда включается эскалация и можно ли её отменить?».
Ошибки часто возникают в параллельных согласованиях: нужно ли единогласие или достаточно большинства, можно ли продолжать процесс при отказе, как объединяются ветки (join) и что считается «готово». LLM стоит просить явно назвать правило завершения параллели — иначе появляются противоречия вроде «ветка обязательна», но «её результат нигде не учитывается».
Когда у вас есть регламент «в прозе», LLM полезнее всего не как генератор формулировок, а как переводчик в явную модель. Цель — получить структуру, которую можно проверить, обсудить с бизнесом и покрыть тестами.
Хороший запрос начинается с требования к артефактам. Попросите LLM сначала выделить:
Так вы превращаете «текст» в набор объектов, которые можно сопоставить с данными и процессом.
Один формат редко хватает. Практичный минимум:
Таблица условий (decision table) — строки условий, столбцы действий/решений. Это быстро выявляет «дыры»: условия есть, а действие не определено.
Матрица ролей — кто создает/проверяет/утверждает и какие ограничения по правам (например, «сотрудник не утверждает свою заявку»).
Диаграмма состояний (конечный автомат): состояния (черновик → на проверке → одобрено/отклонено), события переходов и запреты (какие переходы недопустимы).
Попросите LLM сформировать список проверок:
Попросите LLM отвечать всегда в одном порядке:
Такой «конвейер» делает результат сравнимым между версиями регламента и удобным для дальнейшей валидации.
Даже если бизнес‑правило звучит «логично», в реальном процессе оно часто ломается на стыках: одно условие отменяет другое, важный статус не описан, а редкое исключение запускает бесконечный круг согласований. LLM можно использовать как «ревизора»: не для генерации нового регламента, а для поиска мест, где текущий текст не выдерживает проверки.
Начните с поиска взаимоисключающих условий. Типичный сигнал — два правила, которые могут сработать одновременно, но требуют разных действий.
Например: «Если клиент VIP — одобрить без проверки» и «Если сумма > 1 млн — отправить на комплаенс». Что делать, если VIP и сумма > 1 млн? Модель полезна тем, что систематически перебирает пересечения условий и отмечает, где нужен приоритет или явное правило разрешения конфликтов.
Отдельная категория — циклы и недостижимые состояния в workflow: шаг A переводит в B, B — обратно в A, но выхода не описано; или статус «Закрыто» упоминается, но ни одно правило не может до него довести.
Дальше — «дыру» в дереве решений: отсутствующие ветки, неописанные ошибки, неучтённые статусы. Хорошая проверка звучит просто: «перечисли все входные варианты и покажи, где нет ответа». Часто обнаруживаются вещи вроде:
Попросите модель специально «ломать» правило: пустые значения, частичные данные, редкие исключения. Полезные запросы:
В результате вы получаете список контрпримеров и уточняющих вопросов — именно то, что затем превращается в правки регламента, дополнительные проверки или новый статус процесса.
LLM легко «угодить» и написать гладкий текст, который звучит убедительно, но не выдерживает проверку на правила и исключения. Чтобы получить именно смысл (структуру, ограничения и проверяемую логику), промпт должен задавать рамку: что считать корректным ответом и в каком виде его возвращать.
Начните с того, что вы считаете результатом работы: таблица решений, список переходов конечного автомата, JSON со статусами и событиями. Чем «жёстче» формат, тем меньше места для расплывчатых формулировок.
Полезные приёмы:
роль, событие, предусловия, действия, новый_статус).Если во входном описании есть пробелы, модель всё равно попытается их закрыть. Вместо этого попросите её:
Так вы превращаете скрытые догадки в видимый список рисков.
Бизнес‑правила ломаются из‑за синонимов: «менеджер» vs «оператор», «отменён» vs «аннулирован». В промпте задайте словарь терминов и требование использовать только его.
Например: “Используй статусы только из списка: Черновик, На проверке, Одобрено, Отклонено”. Если модель встретит неизвестный термин — пусть добавит его в список «конфликтов терминологии», а не подменяет.
Просите LLM работать в два шага:
Это снижает вероятность, что «красивый ответ» скрывает логические дырки.
Задача: извлечь бизнес-правила из описания процесса.
Шаг 1 (модель):
- Верни JSON:
- roles: []
- statuses: []
- events: []
- transitions: [{from_status, event, actor_role, preconditions, actions, to_status}]
- invariants: []
- Не добавляй новые статусы/роли, если их нет в тексте.
- Если термин неоднозначен — добавь в assumptions и questions.
Шаг 2 (реализация):
- На основе JSON сформулируй правила в виде decision table.
Такой промпт заставляет модель сначала «собрать схему», а уже потом писать объяснения — и именно поэтому вы получаете смысл, а не просто текст.
LLM хорошо «держит нить» рассуждения, но без контекста легко начинает угадывать: подставлять привычные формулировки, путать статусы, придумывать исключения. Поэтому в работе с бизнес‑правилами важно заранее определить «источник истины» — где именно живут актуальные правила и определения.
Обычно это смесь регламентов, базы знаний, справочников (статусы, типы заявок, роли), а также конкретные записи в системах (тарифы, лимиты, расписания). Ключевое требование — версионирование и однозначные ссылки: правило должно уметь сослаться на конкретный фрагмент, а не на «где-то в Wiki».
RAG (retrieval‑augmented generation) решает задачу «найди и процитируй». Вместо того чтобы просить модель вспомнить политику целиком, вы:
Так ответ становится проверяемым: спорят не с «мнением модели», а с конкретной нормой.
Для решений, зависящих от данных, LLM лучше работать как оркестратор: вызывать инструменты. Это могут быть валидаторы полей, расчёт стоимости, проверка лимитов, обращение к справочнику допустимых статусов, сверка SLA, проверка полномочий роли. Модель формирует план и аргументацию, а числа и допустимость действий подтверждаются внешними проверками.
На практике это удобно делать в виде небольших внутренних приложений и ассистентов, где LLM не «решает всё», а собирает модель процесса, подставляет факты из систем и показывает, какие правила сработали. Например, в TakProsto.AI такие прототипы можно собрать через чат: описать сущности, статусы и переходы, подключить проверки и быстро получить рабочий веб‑интерфейс (React) с серверной частью (Go + PostgreSQL). Важно, что проект можно вести в planning mode, а затем безопасно откатываться снапшотами, если изменения в правилах дали неожиданный эффект.
Чтобы решения можно было разбирать постфактум, сохраняйте: версию источников (документов/справочников), найденные RAG‑фрагменты, параметры вызовов функций и их ответы, финальную интерпретацию правила и выбранную ветку workflow. Такой «след» помогает объяснять решения, находить расхождения и безопасно обновлять правила без сюрпризов.
Правило в голове звучит логично, но в реальной системе оно сталкивается с неполными данными, исключениями и конфликтами с другими правилами. Поэтому «понятно сформулированное» правило стоит считать только черновиком — пока оно не прошло проверку на примерах и на базовых свойствах, которые должны выполняться всегда.
Самый практичный формат — таблица «вход → ожидаемое решение». Она быстро выявляет двусмысленности и помогает согласовать понимание между бизнесом, аналитиками и командой.
| Входные условия | Ожидаемое решение |
|---|---|
| Клиент новый, сумма 90 000, регион РФ | Одобрить автоматически |
| Клиент новый, сумма 150 000 | Отправить на ручную проверку |
| Клиент в стоп‑листе, любая сумма | Отклонить |
Такие примеры удобно хранить рядом с описанием правила и обновлять при изменениях. Если у вас есть документация по процессу, можно связать тесты с разделом /docs/rules, чтобы было ясно, откуда взялась логика.
LLM полезны как «генератор вариантов», но не как финальный судья. Попросите модель предложить:
Ключевой момент: каждый сгенерированный кейс должен быть принят человеком или подтверждён внешней проверкой — иначе вы тестируете предположения модели.
Инварианты — это утверждения, которые «всегда верны» независимо от конкретных значений. Примеры:
Даже 3–5 инвариантов часто ловят больше ошибок, чем десятки разрозненных примеров.
Перед выпуском правила в прод проверьте: покрыты ли исключения, есть ли тесты на пограничные случаи, можно ли воспроизвести результат (фиксированы версии правил и справочников), а изменения оформлены как понятная история версий (что поменялось и почему). Это снижает риск «тихих» регрессий, когда правило работает, но уже не так, как ожидалось.
Даже если LLM хорошо извлекает правила из текста и находит противоречия, ей нельзя безоговорочно доверять «последний шаг». Ошибка в бизнес‑правиле — это не просто баг, а иногда деньги, репутация и юридические последствия. Поэтому полезно заранее определить границы автономности и встроить человека в контур там, где цена ошибки высока.
Human-in-the-loop обязателен в сценариях, где решение:
Практический подход: LLM готовит проект решения (черновик правила, предложенный статус, список необходимых данных), а финальное утверждение делает сотрудник — с фиксируемым основанием.
Модель должна уметь сказать «не знаю» и объяснить, чего не хватает. Политика отказа обычно включает:
Важно: отказ — это не провал, а элемент контроля качества. Пользователю понятнее получить запрос на недостающий документ, чем молча получить неверное решение.
Хорошее разделение выглядит так: автоматизируем рутинные, обратимые и низкорисковые шаги (классификация обращения, подбор шаблона ответа, маршрутизация по очередям). А действия, которые необратимы или создают обязательства, оставляем в режиме рекомендаций.
Объяснение должно быть не «потоком рассуждений», а проверяемой сводкой:
Такое объяснение помогает и пользователю, и аудитору: видно, на чем держится решение, и легко воспроизвести его при проверке или споре.
Запуск LLM, которая интерпретирует бизнес‑правила и workflow, — это не «сделали и забыли». В эксплуатации модель начинает сталкиваться с живыми исключениями, новыми формулировками регламентов и эволюцией процессов. Поэтому важнее всего выстроить наблюдаемость и управляемые изменения.
Начните с простых метрик, которые напрямую отражают цену ошибки:
Дополнительно полезно отслеживать время до решения и долю случаев, где модель запрашивает уточнение (это часто признак неоднозначности правила).
Регламенты меняются: появляются новые исключения, меняются пороги, переименовываются статусы. Чтобы это отражалось в системе предсказуемо:
держите источники (политики, инструкции, decision table) в контролируемом хранилище;
обновляйте не только документы для RAG, но и шаблоны промптов (например, формулировки ролей и критериев);
фиксируйте, на каком наборе источников было принято каждое решение.
Если вы делаете это через прикладной сервис (а не «в чате ради чата»), удобно, когда платформа поддерживает версионирование артефактов и быстрый откат. В TakProsto.AI для этого подходят снапшоты и rollback, а также экспорт исходного кода — можно закрепить логику в репозитории и вести изменения как продукт.
Версионируйте правила как продукт: rule v1/v2, дата вступления в силу, область применения.
Если меняются статусы или шаги, заранее описывайте миграцию: какой старый статус соответствует новому, что делать с «зависшими» случаями, какие решения следует пересчитать. Практика «двойного прогона» (старые и новые правила параллельно на части трафика) помогает поймать регрессии.
Для каждого спорного решения храните «пакет аудита»:
Так вы сможете быстро отвечать на вопросы «почему так решено», находить корень ошибки и безопасно улучшать систему без повторения инцидентов.
LLM легко выдаёт синтаксически аккуратный текст, но может молча предположить вещи, которых у вас нет (например, что оплата всегда до отгрузки).
Практика: сначала просите модель/структуру (сущности, статусы, события, правила, исключения), и только потом — формулировки или псевдокод. Так проще проверить смысл и обнаружить пробелы.
Попросите вынести в явный вид:
Если это не зафиксировать, модель будет опираться на «типовые» значения и легко промахнётся мимо вашей предметной области.
Минимальный набор, который хорошо проходит согласование и валидацию:
Эти три артефакта дополняют друг друга и быстро выявляют конфликты и «дыры».
Попросите LLM сделать проверку пересечений условий:
Полезная формулировка: «Составь таблицу пересечений условий и отметь, где требуется приоритет».
Используйте вопросы на полноту покрытия:
Результат просите в виде списка непокрытых веток + что нужно уточнить у владельца процесса.
Разделяйте:
Попросите модель пометить каждое утверждение тегом RULE или PROCEDURE и вынести смешанные фрагменты в список «нужно разделить». Это сильно снижает путаницу при автоматизации.
Дайте модели словарь и жёсткое требование:
Практика: вести единый справочник терминов рядом с правилами (например, в /docs/rules/terms.md) и обновлять его вместе с изменениями процессов.
Попросите двухшаговый ответ:
RAG полезен, когда нужно:
Практика: храните источники с версиями и передавайте в модель только найденные выдержки + их идентификаторы.
Сделайте правила «на проверку», а не «на веру»:
В эксплуатации меряйте долю ручных исправлений и классифицируйте типы ошибок, чтобы прицельно улучшать правила и промпты.
rolesstatuseseventstransitionsinvariantsassumptionsquestionsИ добавьте запрет: «Не придумывай новые роли/статусы, если их нет во входном тексте; вместо этого — вопрос на уточнение».