# Запросы на поиск и верификацию источников Занятие 4 «В поисках золота», раздел 4.6. В первой части – четыре запроса, составленные для курса. Во второй – запросы других авторов, найденные при подготовке занятия: тексты приведены дословно, с адресом источника; дата обращения ко всем адресам – 13.10.2026. Общее правило остаётся в силе при любом запросе: у каждой записи должен быть прямой адрес публикации – DOI или страница на сайте издания, – и человек сам переходит по этому адресу и сверяет заглавие, авторов, издание, год, том и страницы. Запрос уменьшает число ошибок, но проверку не заменяет. ## Часть 1. Запросы курса ### Запрос 1. Поиск с прямыми адресами Для нейросети с включённым поиском в интернете. В угловых скобках – то, что вписывается самостоятельно. ``` Задача: подобрать источники по теме <тема проекта> для обзора в отчёте. Правила 1. Пользуйся поиском в интернете. По памяти не отвечай. Если поиска у тебя нет, сообщи об этом в первой строке ответа и остановись. 2. Включай в ответ только публикации, страницу которых ты открыл в этом сеансе: страницу статьи на сайте журнала или издательства, запись arXiv, запись в каталоге (Crossref, OpenAlex, eLIBRARY). 3. Для каждой публикации дай прямой адрес этой страницы и DOI, если он есть. Адрес хранилища копий (КиберЛенинка, ResearchGate) допустим только вместе с адресом издания. 4. Авторов, заглавие, журнал, год, том, номер и страницы бери со страницы издания. Чего на странице нет, помечай «НЕ УКАЗАНО». Ничего не дополняй сам. 5. Если подходящих публикаций меньше, чем нужно, дай столько, сколько нашёл, и напиши «БОЛЬШЕ НЕ НАЙДЕНО». Не добирай список до нужного числа. 6. Если нашлось близкое, но не то (другой метод, другая задача), вынеси это в отдельный список и объясни, чем оно отличается от запроса. Формат ответа Таблица: № | Авторы | Заглавие | Издание, год, том, номер, страницы | DOI | Прямой адрес | Что в публикации относится к теме (одно предложение). После таблицы: список «Близкое, но не то» и перечень поисковых запросов, которые ты выполнял. ``` ### Запрос 2. Проверка готового списка Задаётся в новом диалоге, лучше другой нейросети, тоже с поиском. Историю составления списка проверяющему не показывают. ``` Ты проверяешь чужой список литературы. Твоя задача – найти в нём ошибки, а не подтвердить его. Для каждой записи выполни поиск по точному заглавию в кавычках и по DOI. Доказательством считается только страница, которую ты открыл: страница статьи на сайте издания, запись arXiv или запись в научном каталоге, где это заглавие основное. Твои собственные знания доказательством не являются. Упоминание заглавия в списке литературы другой работы доказательством не является. Формат ответа Таблица: № | Заявлено (как в списке) | Найдено: заглавие, авторы, издание, год | Прямой адрес | Расхождения | Статус. Статусы: ПОДТВЕРЖДЕНА · ЕСТЬ РАСХОЖДЕНИЯ · НЕ НАЙДЕНА · НЕ УДАЛОСЬ ПРОВЕРИТЬ. Если запись не найдена, в графах «Найдено» и «Прямой адрес» пиши «НЕТ». Не предлагай взамен похожую публикацию, не сообщив, что это другая работа. В конце напиши, сколько записей в каждом статусе. Список: <вставить список> ``` ### Запрос 3. Проверка содержания К сообщению прикладывается файл статьи. Проверяется, сказано ли в статье то, ради чего на неё ссылаются. ``` К сообщению приложен текст статьи. Отвечай только по нему. Утверждение, которое я хочу подкрепить ссылкой на эту статью: <утверждение> 1. Выпиши дословно фрагменты статьи, которые относятся к этому утверждению, и для каждого укажи раздел и страницу. Если таких фрагментов нет, напиши «ПОДТВЕРЖДЕНИЯ В ТЕКСТЕ НЕТ» и остановись. 2. По выписанным фрагментам сделай вывод: статья подтверждает утверждение полностью, частично или не подтверждает. Объясни одним-двумя предложениями. 3. Отдельно укажи, какие оговорки и ограничения к этому утверждению делают сами авторы. ``` ### Запрос 4. Косвенный вопрос Для нейросети без поиска. Вопрос задаётся трижды, каждый раз в новом диалоге; ответы сравниваются. Совпадение ответов существования статьи не доказывает, расхождение – повод идти в каталог. ``` Кто авторы публикации «<заглавие>»? В каком издании и в каком году она вышла? Перечисли только имена авторов, издание и год. Если не знаешь, ответь «НЕ ЗНАЮ». ``` ### Как пользоваться ответом 1. Таблицу из ответа перенесите в журнал проверки паспорта источников (файл z04_sources_passport.md). 2. Каждый адрес откройте сами. В графу «Прямой адрес» записывается только то, что открылось. 3. Сверьте заглавие, авторов, издание, год, том и страницы со страницей издания. 4. Запись, адрес которой не открылся или ведёт на другую публикацию, получает статус «не существует» или «исправлена» независимо от того, что написала нейросеть. ## Часть 2. Найденные запросы ### DeepSeek: шаблон режима поиска Опубликован компанией DeepSeek в описании модели DeepSeek-R1, раздел «Official Prompts» (январь 2025 года). В него подставляются результаты поиска, дата и вопрос пользователя. Адрес: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/README.md ``` search_answer_en_template = \ '''# The following contents are the search results related to the user's message: {search_results} In the search results I provide to you, each result is formatted as [webpage X begin]...[webpage X end], where X represents the numerical index of each article. Please cite the context at the end of the relevant sentence when appropriate. Use the citation format [citation:X] in the corresponding part of your answer. If a sentence is derived from multiple contexts, list all relevant citation numbers, such as [citation:3][citation:5]. Be sure not to cluster all citations at the end; instead, include them in the corresponding parts of the answer. When responding, please keep the following points in mind: - Today is {cur_date}. - Not all content in the search results is closely related to the user's question. You need to evaluate and filter the search results based on the question. - For listing-type questions (e.g., listing all flight information), try to limit the answer to 10 key points and inform the user that they can refer to the search sources for complete information. Prioritize providing the most complete and relevant items in the list. Avoid mentioning content not provided in the search results unless necessary. - For creative tasks (e.g., writing an essay), ensure that references are cited within the body of the text, such as [citation:3][citation:5], rather than only at the end of the text. You need to interpret and summarize the user's requirements, choose an appropriate format, fully utilize the search results, extract key information, and generate an answer that is insightful, creative, and professional. Extend the length of your response as much as possible, addressing each point in detail and from multiple perspectives, ensuring the content is rich and thorough. - If the response is lengthy, structure it well and summarize it in paragraphs. If a point-by-point format is needed, try to limit it to 5 points and merge related content. - For objective Q&A, if the answer is very brief, you may add one or two related sentences to enrich the content. - Choose an appropriate and visually appealing format for your response based on the user's requirements and the content of the answer, ensuring strong readability. - Your answer should synthesize information from multiple relevant webpages and avoid repeatedly citing the same webpage. - Unless the user requests otherwise, your response should be in the same language as the user's question. # The user's message is: {question}''' ``` Приём: метка [citation:X] с номером найденной страницы ставится в конце каждого предложения. Ограничение: метка – номер страницы из выдачи, а не библиографическая ссылка; шаблон не требует DOI и не предусматривает ответа «не найдено». ### Anthropic: разрешение ответить «недостаточно сведений» Пример из документации Anthropic, страница «Reduce hallucinations». Адрес: https://platform.claude.com/docs/en/test-and-evaluate/strengthen-guardrails/reduce-hallucinations ``` As our M&A advisor, analyze this report on the potential acquisition of AcmeCo by ExampleCorp. {{REPORT}} Focus on financial projections, integration risks, and regulatory hurdles. If you're unsure about any aspect or if the report lacks necessary information, say "I don't have enough information to confidently assess this." ``` Приём: модели прямо разрешено признать, что сведений нет. В документации он назван способом резко сократить число ложных сведений. ### Anthropic: сначала цитаты, потом вывод Пример из той же страницы документации. Адрес: https://platform.claude.com/docs/en/test-and-evaluate/strengthen-guardrails/reduce-hallucinations ``` As our Data Protection Officer, review this updated privacy policy for GDPR and CCPA compliance. {{POLICY}} 1. Extract exact quotes from the policy that are most relevant to GDPR and CCPA compliance. If you can't find relevant quotes, state "No relevant quotes found." 2. Use the quotes to analyze the compliance of these policy sections, referencing the quotes by number. Only base your analysis on the extracted quotes. ``` Приём: модель выписывает дословные цитаты из переданного документа и строит анализ только на них. Ограничение: работает, когда документ передан в запросе; подлинность самого документа не проверяется. ### Anthropic: проверка каждого утверждения цитатой Пример из той же страницы документации. Адрес: https://platform.claude.com/docs/en/test-and-evaluate/strengthen-guardrails/reduce-hallucinations ``` Draft a press release for our new cybersecurity product, AcmeSecurity Pro, using only information from these product briefs and market reports. {{DOCUMENTS}} After drafting, review each claim in your press release. For each claim, find a direct quote from the documents that supports it. If you can't find a supporting quote for a claim, remove that claim from the press release and mark where it was removed with empty [] brackets. ``` Приём: после составления текста для каждого утверждения ищется подтверждающая цитата; утверждение без цитаты удаляется, место удаления отмечается пустыми скобками. ### Perplexity: правила опоры на поиск Три фрагмента из руководства Perplexity для разработчиков (Prompt Guide): пример системной инструкции и два правила из раздела «Reduce Hallucinations». Адрес: https://docs.perplexity.ai/docs/agent-api/prompt-guide ``` You are a financial analyst writing for retail investors. Rules: - Aim for brief sentences and paragraphs. - Define jargon the first time you use it. - Prefer concrete numbers over vague qualifiers ("up 12% YoY" not "growing strongly"). Grounding rules: - Cite sources inline by domain, e.g. (reuters.com). Do not write full URLs. - If searches return no relevant results after trying alternative phrasings, or if the only matches are off-topic (different company, different fiscal year, etc.), say so explicitly rather than substituting related results. ----- If searches do not return relevant results after trying alternative phrasings, say so explicitly rather than providing speculative information. ----- If you find related but non-matching results (for example, a different year, a parent company, or a subsidiary), state the mismatch explicitly before answering. ``` Приём: если поиск не дал подходящих результатов, сказать об этом прямо; если найдено близкое, но не то, сначала назвать расхождение. Совет не писать полные адреса рассчитан на программный интерфейс, где адреса приходят отдельным списком. ### RefChecker: инструкция проверяющей модели Начало системной инструкции из открытой программы RefChecker (автор – M. Russinovich, лицензия MIT). Программа сначала ищет ссылку в научных базах, затем передаёт спорные случаи модели с поиском. Адрес: https://github.com/markrussinovich/refchecker/blob/main/src/refchecker/llm/hallucination_verifier.py ``` You are an reference-integrity assistant that determines whether a cited reference is likely **hallucinated** (fabricated by an AI). IMPORTANT CONTEXT: The automated checkers have already searched Semantic Scholar, OpenAlex, CrossRef, DBLP, and arXiv for this reference. If they report it as unverified, the paper was NOT found in any of these databases. Do not contradict this unless your web search finds a page that shows the paper with the EXACT title listed above. However, if the validation summary says the paper WAS found but has metadata mismatches, the checkers may have matched a wrong edition or version — use your web search to verify the CITED title and authors independently. MANDATORY: You MUST perform a web search for the cited title or source name before rendering your verdict. For academic papers, search for the exact title in quotes on the web to check whether the paper actually exists. For non-paper sources such as datasets, software, standards, or web pages, search for the cited source name and cited URL/domain. Do NOT skip the web search — a verdict issued without searching is invalid. MANDATORY: Do NOT rely on your parametric knowledge to claim a paper exists or does not exist. Your training data may be outdated or wrong. Only the web search results and the validation summary below count as evidence. If you cannot search, verdict UNCERTAIN. Reply in EXACTLY this structured format (no preamble): EXPLANATION: <1-2 sentence summary of your finding — NO URLs, NO search narration> LINK: FOUND_TITLE: FOUND_AUTHORS: FOUND_VENUE: FOUND_YEAR: VERDICT: Verdicts: LIKELY — this reference is probably fabricated UNLIKELY — this reference is probably real despite the errors UNCERTAIN — cannot determine with confidence CRITICAL formatting rules: - The EXPLANATION must be a short factual conclusion (1-2 sentences max). - Do NOT narrate your search process (no "I searched for...", "Searching...", "Based on my web search...", "I'll search..."). - Do NOT embed URLs or markdown links in the EXPLANATION. Put the URL only in the LINK field. - Start the EXPLANATION directly with your finding (e.g., "No paper with this exact title exists." or "The exact paper was found in Nature 2024."). - FOUND_TITLE, FOUND_AUTHORS, FOUND_VENUE, and FOUND_YEAR should contain the metadata as shown on the actual web page or database entry you found. If the verdict is LIKELY or you did not find the paper, set all four to NONE. WARNING: Finding this title mentioned as a CITATION inside another paper (e.g. on OpenReview, arXiv, or in a reference list) does NOT prove this paper exists. The paper must have its OWN dedicated page — a journal article page, arXiv entry, or academic database entry with this exact title as the primary title. A reference list merely shows someone cited it, not that it is real. ``` Приёмы: поиск обязателен; собственные знания модели доказательством не считаются; упоминание заглавия в чужом списке литературы не доказывает существования; три вердикта, включая «определить нельзя». Ограничение: без поиска инструкция бесполезна. ### RefChecker: шаблон сообщения с проверяемой ссылкой Из того же файла программы. Адрес: https://github.com/markrussinovich/refchecker/blob/main/src/refchecker/llm/hallucination_verifier.py ``` ## Reference metadata Title: {title} Authors: {authors} Venue: {venue} Year: {year} URL: {url} ## Validation results from automated checkers {validation_summary} Perform the web search and assessment as per the instructions. ``` «Заявленное» передаётся отдельным блоком, так что его нельзя спутать с найденным. ### Прямые и косвенные вопросы из исследования о выдуманных ссылках Запросы из кода к статье Agrawal A., Suzgun M., Mackey L., Kalai A. T. «Do Language Models Know When They're Hallucinating References?» (Findings of EACL 2024). Адрес: https://github.com/microsoft/hallucinated-references/blob/main/code/src/prompts.py ``` prompt_Q = lambda x : [{"role" : "user", "content" : f'List 5 existing references related to "{x}". Just output the titles. Do not mention the authors. Output format should be - . "".'}] prompt_IQ = lambda x : [{"role" : "user", "content" : f"""Who were the authors of the reference, "{x}"? Please list only the author names, formatted as - AUTHORS: <firstname> <lastname>, separated by commas. Do not mention the reference in the answer."""}] prompt_DQ1_sample = lambda x : [{"role" : "user" , "content" : f"""Does the reference "{x}" exist? Just output yes/no."""}] prompt_DQ2_sample = lambda x : [{"role": "user", "content" : 'Give a famous reference for reading.'},{"role": "assistant", "content" : f'"{x}"'},{"role": "user", "content" : """Does the above reference exist? Just output yes/no."""}] prompt_DQ3_sample = lambda x,y : [{"role": "user", "content" : f"""A language model generated references related to a research topic with the following titles: {x} Does the reference with title #{y} exist? Just output yes/no."""}] ``` Приём: косвенный вопрос (prompt_IQ: «кто авторы этого источника?») задаётся в нескольких независимых диалогах; о настоящей статье ответы совпадают, о выдуманной расходятся. Прямой вопрос «существует ли?» (prompt_DQ) у моделей 2023 года работал немногим лучше случайного ответа. ### Chain-of-Verification: каркас проверки в четыре шага Шаблоны из приложения к статье Dhuliawala S. и др. «Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models» (Findings of ACL 2024). Строки в квадратных скобках – пояснения составителей материалов. Адрес: https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2309.11495 ``` [Шаг 2. Plan Verifications] Context: Q: Tell me a bio of <person>. A: <passage about person> Response: <fact in passage>, Verification Question <fact in passage>, Verification Question [Шаг 3. Execute Verifications] Q: Verification Question A: Answer [Шаг 4. Generate Final Verified Response] Context: <Original Passage>. From another source, <output of execute verification step: Q + A> <output of execute verification step: Q + A> Response: <revised and consistent Passage> [Вариант Factor+Revise: сличение факта с ответом на проверочный вопрос] Context: <Original Fact>. From another source, <output of execute verification step: Q + A> Response: CONSISTENT. <Consistent fact> Response: INCONSISTENT. Response: PARTIALLY CONSISTENT. <Consistent part> ``` Приём: на шаге проверки модель видит только проверочные вопросы, без исходного ответа, иначе она повторяет собственные ошибки. Ограничение: в статье проверка идёт без поиска, по знаниям самой модели. ### Библиотека Йоркского университета: уточняющий вопрос Из руководства York University Libraries «Using Generative AI To Do Research». Адрес: https://researchguides.library.yorku.ca/c.php?g=740624&p=5347346 ``` What is the ISBN, ISSN or DOI for this publication? ``` Приём: идентификатор проверяется за секунды. Ограничение: идентификатор модель тоже может выдумать, поэтому ответ – только то, что нужно вставить в doi.org или в каталог. ### Правила для переоформления списка без домысливания N. Hasan, блог Prompt Architects, статья «20 AI Prompts for Managing Citations and References», 27.08.2026. Адрес: https://prompt-architects.com/blog/291-20-ai-prompts-for-managing-citations-and-references ``` HOUSE RULES FOR THIS CONVERSATION 1. Work only from text I paste in this conversation. You have no other knowledge of these references for the purposes of this task. 2. Never add, complete or correct a bibliographic element I did not supply. That includes DOIs, page ranges, volume and issue numbers, years, publishers, author initials and full first names. 3. Any element missing from my input must appear in your output as the literal string NOT PROVIDED. Do not leave it blank. Do not omit the field. 4. Mark anything you worked out rather than read with [INFERRED] and say what you inferred it from. 5. Never state that a reference is real, correct, verified or exists. You cannot know that. If asked, say what would need checking and where. 6. If an instruction requires information I have not given you, stop and ask instead of proceeding. ``` Приём: всё отсутствующее помечается буквальной строкой NOT PROVIDED, выведенное моделью – меткой [INFERRED]. Это запрос для оформления, а не для верификации: существование ссылок он не проверяет. ### «Только правда»: набор правил на весь разговор А. Проза, сайт Boom AI, «Как добиться от нейросети правды: готовый промпт и 7 приёмов», 19.09.2026. Адрес: https://boom-ai.ru/blog/pravda/ ``` Правила на весь наш разговор. Правда важнее гладкого ответа. 1. Используй только настоящие источники: страницы, документы и исследования, которые реально существуют. Если у тебя есть поиск в интернете, ищи и открывай источник, прежде чем на него ссылаться. 2. Никогда не придумывай названия исследований, книг и статей, авторов, цифры, даты, цитаты и ссылки. 3. К каждому факту, цифре и цитате давай ссылку на источник и дословную цитату оттуда, где это написано. 4. Не нашёл источник, так и напиши: «источник не нашёл». Не подменяй его ответом по памяти. 5. Не знаешь или не уверен, закончи мысль честно: «я не знаю» или «я не уверен». Это лучше правдоподобной выдумки. 6. Свои предположения помечай словом «предполагаю» и держи отдельно от фактов. 7. Если я ошибаюсь, не соглашайся из вежливости: скажи прямо и покажи источник. 8. Перед отправкой перечитай ответ и убери всё, что не подтверждено источником. Если какое-то правило выполнить нельзя (например, нет поиска), скажи об этом в первой строке ответа. ``` Приёмы: готовые строки «источник не нашёл» и «я не знаю»; первая строка ответа сообщает, если поиска нет. Ограничение: это просьба, а не механизм; «дословную цитату» тоже нужно сверять с источником. ### Проверка утверждений цитатами: русская формулировка Д. Лейзаренко, Т—Ж, «Разрешите нейросети отвечать „Я не знаю“, чтобы снизить галлюцинации: один промпт», 15.08.2025. Адрес: https://t-j.ru/oneprompt-dont-lie/ ``` Проверь каждое утверждение в сгенерированном тексте. Найди прямую цитату из моих документов, которая его подтверждает. Если цитаты нет, удали утверждение и поставь на его месте пустые скобки [] ``` Русский вариант приёма из документации Anthropic. ### Разрешение ответить «я не знаю»: русская формулировка Там же. Адрес: https://t-j.ru/oneprompt-dont-lie/ ``` Если ты хотя бы на 99% не уверен в ответе или у тебя нет точной информации, прямо скажи „я не знаю“. Ни в коем случае не выдумывай ответ. Твоя задача — быть максимально точным и честным ``` Ограничение: порог «на 99 % не уверен» модель оценить не может; полезна сама разрешённая фраза. ### Проверка утверждений со статусами Блог AILOLA AI на vc.ru, «Промты для ИИ бесплатно: как составлять правильные запросы для нейросети…», 12.09.2026. Адрес: https://vc.ru/services/3135494-kak-sostavlyat-promty-dlya-ii ``` Проверь утверждения в тексте только по предоставленным источникам. Для каждого утверждения укажи: 1. статус — подтверждено, опровергнуто или недостаточно данных; 2. соответствующий фрагмент источника; 3. что нужно уточнить. Не используй внешние сведения без отдельной пометки. ``` Приём: шкала «подтверждено – опровергнуто – недостаточно данных» и отдельная графа для фрагмента источника. Работает только с переданными источниками. ### «Информации недостаточно» Там же. Адрес: https://vc.ru/services/3135494-kak-sostavlyat-promty-dlya-ii ``` Ответ должен содержать только сведения из исходного материала. Если данных недостаточно, напиши «информации недостаточно», не додумывай факты. ``` Короткая приписка к любому запросу по переданному материалу. ### Подбор литературы с DOI: пример запроса, который стоит доработать Корпоративный блог «Кампус» на Хабре, «Нейросеть для списка литературы: лучшие ИИ для подбора источников по теме», 18.09.2026. Адрес: https://habr.com/ru/companies/kampus_ai/articles/1083840/ ``` Подбери 20 источников для курсовой работы по маркетингу на тему «Использование искусственного интеллекта для персонализации интернет-рекламы». Нужны преимущественно научные статьи и монографии последних пяти лет, не менее пяти русскоязычных источников и пяти зарубежных исследований. Отдельно добавь официальные исследования или статистику. Для каждого источника укажи автора, название, год, тип публикации и DOI или ссылку, если они доступны. В конце подготовь библиографический список. ``` Запрос задаёт состав полей, и это полезно. Но требование ровно двадцати источников подталкивает модель добирать список до нужного числа, оговорка «если они доступны» разрешает запись без адреса, а запрета выдумывать нет. Сравните с запросом 1 курса.