Смотреть урок

В этом уроке мы разбираем концепцию Wiki LLM, предложенную Андреем Карпаты, которая позволяет создавать глубокие и точные базы знаний на основе ИИ. Мы учимся строить систему в Obsidian с нуля, используя ИИ-агентов для автоматического анализа документов, проставления кросс-ссылок и поддержания актуальности данных. Метод идеально подходит для исследований, управления бизнес-знаниями и личного обучения, превосходя стандартные RAG-системы в точности и контекстном поиске.

Оглавление с таймкодами:

• 00:00–01:27 Концепция Wiki LLM против RAG — почему стандартный поиск по кускам текста проигрывает глубоким связям.
• 01:27–02:44 Как работает рекурсивный контекст — разбор механики поиска через индекс-файлы и кросс-ссылки.
• 02:45–05:25 Философия МЕМИКС и роль ИИ — история идеи Ванневара Буша и делегирование…