В Кэмпе мы много работаем с текстовым генератором — и не в демо, а в продакшене, где ими пользуются тысячи студентов. За это время мы успели поговорить с коллегами из R&D, ассессмента и продукта и разобраться, почему один и тот же AI может писать либо внятный текст, либо странную мешанину из абзацев — даже на похожих запросах.
В этой статье мы расскажем, как на самом деле устроен многошаговый AI-генератор текстов: почему одна нейросеть не справляется, зачем нужно 5–10 моделей, откуда берутся «жёсткие» переходы между абзацами и почему это не баг, а ожидаемый эффект архитектуры.
Почему генерация в один шаг не даёт стабильный результат
Идея «одна модель напишет всё» выглядит логично ровно до первого продакшен-релиза.
Один шаг означает, что модель должна одновременно:
понять тему,
придумать структуру,
удержать логику,
написать связный текст,
помнить, что было раньше,
не противоречить самой себе,
и ещё желательно выглядеть «по-человечески».
На коротком тексте это иногда срабатывает. На большой работе — почти никогда.
Проблема здесь не в плохой модели, а в когнитивной перегрузке. Чем больше задач сваливается в один запрос, тем выше вероятность, что модель начнёт упрощать, терять логику или склеивать абзацы по наитию.
Поэтому в реальном продукте генерацию приходится декомпозировать.
Как работает многошаговый конвейер генерации текста
В многошаговом генераторе текст постепенно собирается. Процесс начинается с простых и формальных вещей:
формулируются цели работы,
определяется тип текста,
задаётся общий контекст и рамки.
Это первый input. Он маленький и понятный.
Дальше происходит ключевой момент, который внутри команды часто называют «снежным комом».
Каждый следующий шаг:
получает весь предыдущий контекст,
добавляет к нему новую информацию,
и передаёт результат дальше.
Input растёт шаг за шагом:
сначала обоснование,
потом структура,
затем описание логики глав,
затем нарративы,
затем сами абзацы и полный текст.
К финалу мо��ель уже работает не с «темой», а с большим, насыщенным контекстом, где заранее описано: что за работа, зачем она, из каких частей состоит и как эти части связаны.
Именно поэтому итоговый текст выглядит более осмысленным, чем при генерации «с нуля».
Зачем мы используем 5–10 моделей вместо одной
Следующий неочевидный момент: в многошаговой архитектуре почти никогда не используется одна и та же модель. Причина простая: разные шаги — это разные типы задач.
Например:
придумать структуру — одна когнитивная задача;
связать главы между собой — другая;
писать длинный текст — третья;
писать введение и заключение — четвёртая.
Одна модель может быть сильной в логике, но слабой в стиле. Другая — писать «по-человечески», но плохо держать структуру. Третья — дешёвая и быстрая, но не очень умная.
Поэтому в реальном генераторе под каждый шаг подбирается своя модель.
В больших пайплайнах таких шагов может быть 8–10 — и это нормально.
Важный момент: модели не спорят между собой. Каждая решает узкую, заранее заданную задачу, а не пытается быть универсальным гением.
Как обеспечивается связность текста при работе разных моделей
Логичный вопрос: если разные части текста пишут разные модели, почему результат вообще выглядит связным?
Ответ кроется в промежуточных шагах, которые не генерируют текст для пользователя, но обеспечивают связность.
Между структурой и финальным текстом есть этапы, где:
описывается, о чём именно будет каждая глава;
формулируются тезисы и нарративы;
создаются подводки между блоками.
Эти шаги работают как «клей». При этом каждая модель работает в изоляции от параллельных шагов. Она получает весь накопленный контекст предыдущих этапов: цели работы, структуру, описание содержания глав и подводки. Но при этом не видит тексты, которые в этот же момент генерируются для других разделов.
Это сделано осознанно: параллельная генерация сильно ускоряет процесс и позволяет масштабировать систему под реальную нагрузку. Но у такого подхода есть побочный эффект: модель опирается только на заранее описанную логику, а не на живой текст соседних глав, который в этот момент ещё не существует для неё.
Почему резкие переходы — следствие архитектуры, а не баг
Если продолжить эту логику, становится понятно, откуда берутся резкие переходы между абзацами.
Даже при многошаговой архитектуре иногда видно, что текст «перещёлкивается» между блоками. Это не всегда ошибка и не признак сломанной генерации — чаще всего это прямое следствие архитектурных решений.
Обычно здесь сходятся два фактора.
Во-первых, параллельная генерация
Главы пишутся независимо, чтобы ускорить процесс. Модель знает общий план и подводки, но не видит «живой» текст соседнего абзаца и не может подстроиться под его формулировки.
Во-вторых, жёсткая структура
Когда логика заранее задана и строго соблюдается, текст может выглядеть менее «литературным», но при этом остаётся последовательным и управляемым. Для продакшена это часто важнее, чем плавность переходов.
В старых версиях генераторов такие места бросались в глаза сильнее. В новых — они сглаживаются за счёт дополнительных связующих шагов, но полностью не исчезают.
Это осознанный компромисс между литературной плавностью и управляемой логикой, без которой стабильный продукт просто не работает.
Почему стабильный текстовый генератор — это архитектура, а не «умная модель»
В итоге многошаговый AI-генератор — это не попытка «сделать нейросеть умнее», а способ не перегружать её лишними задачами.
Мы не обучаем модели и не надеемся на универсальный интеллект. Вместо этого мы дробим сложную задачу на простые шаги, жёстко задаём рамки каждого этапа и контролируем, какой контекст и с какой целью попадает на вход модели.
Такой подход неизбежно создаёт ограничения: параллельную генерацию, жёсткую структуру, иногда резкие переходы. Но именно эти ограничения и делают систему управляемой, масштабируемой и пригодной для реального продакшена.
В этом смысле хороший генератор текста — это не диалог с «умным AI», а инженерный конвейер, где стабильный результат важнее иллюзии интеллекта. И для продукта, которым пользуются тысячи людей, это оказывается куда ценнее, чем эффектное демо.
А протестировать наш генератор можно на официальном сайте Кэмп.
