Сборка личной базы знаний из текстовых файлов
Разбор метода, при котором вместо разовых переписок собирается постоянная личная база знаний из обычных текстовых файлов в папке на диске. Агент разбирает загруженные материалы на смысловые блоки, заводит отдельную страницу под каждое понятие и связывает их ссылками, так что получается сеть, а не свалка. В примере из 36 расшифровок видео за четверть часа собрано 23 связанных страницы, а расход на обращения к модели падает в разы, потому что читать приходится не весь архив.
Метод Карпаты: LLM + Markdown-файлы = накопительная база знаний, экономия 95% токенов, но не для мегакорпораци
Это ровно его материал: расшифровки видео уже лежат в папке, и из них можно собрать связанную базу, где одна страница на понятие, а не полторы тысячи отдельных карточек. Тогда поиск по своим материалам перестанет требовать перечитывания всего архива. Тот же способ — самый дешёвый показ для заказчика: собрать ему такую базу из его же документов за вечер и показать, как оно ищется.