Словарь

Каждый термин — простыми словами, с примером и связанными понятиями. Читайте подряд или заглядывайте из учебника, когда встретили незнакомое слово.

Когда нейросеть уверенно сообщает выдуманные факты: несуществующие цены, ссылки, события. Главное лекарство — источники в контексте.

Всё, что нейросеть видит в момент ответа: вопрос, документы, инструкции и история разговора. Качество ответа зависит от качества контекста.

Собранные и структурированные знания о том, как работает компания: клиенты, проекты, решения, правила, финансы, ошибки и выводы.

Файл с правилами для ИИ: как устроена база знаний, куда складывать новое, как оформлять страницы и чего не делать.

Нейросеть, которая не просто отвечает на вопросы, а выполняет задачи: читает файлы, ищет, пишет документы, доводит дело до конца.

Представление смысла текста в виде набора чисел, по которому компьютер находит похожие по смыслу фрагменты.

Процесс добавления нового источника в базу знаний: ИИ читает документ, извлекает главное и встраивает в существующие страницы.

База знаний: организованное хранилище знаний компании или человека. AI-ready база — та, с которой умеет работать нейросеть.

Большая языковая модель — нейросеть, обученная на огромных объёмах текста понимать и создавать язык.

Подход к организации знаний: нейросеть ведёт wiki из markdown-страниц поверх неизменяемых исходников по записанным правилам.

Простой формат разметки текста: решётки для заголовков, дефисы для списков. Стал стандартом баз знаний для ИИ.

Машина памяти, придуманная Вэниваром Бушем в 1945 году: знания связываются по смыслу, а не по папкам. Идейный предок гипертекста, wiki и LLM-wiki.

Открытый стандарт Google Cloud, формализующий паттерн llm-wiki: знания как директории markdown-файлов с YAML-паспортами.

Retrieval-augmented generation: подход, при котором нейросеть на каждый вопрос ищет подходящие куски документов и отвечает на их основе.

Слой неизменяемых исходников в базе знаний: документы, письма и выгрузки как есть. Источник правды для всей wiki.

Источник правды: место, которому верят при расхождении данных. В LLM-wiki эту роль играют неизменяемые исходники.

База данных для быстрого поиска по смыслу: хранит эмбеддинги текстов и мгновенно находит похожие фрагменты.