Архитектура LLM-wiki: три слоя и три процесса
LLM-wiki — это не программа, которую устанавливают, а способ организовать файлы и работу с ними. Вся архитектура помещается в одну картинку: три слоя и три процесса.
Три слоя
память/
raw/ ← слой 1: исходники (не редактируем)
wiki/ ← слой 2: страницы-конспекты (ведёт ИИ)
index.md ← оглавление wiki
log.md ← журнал: что и когда добавлено
AGENTS.md ← слой 3: правила для ИИ
Слой 1: исходники (raw sources)
Всё, что приходит извне: документы, письма, выгрузки, записи встреч. Правило одно — исходники не редактируются. Это архив и источник правды: если в wiki ошибка, всегда можно свериться с оригиналом. Подробнее — в уроке про исходники.
Слой 2: wiki
Аккуратные страницы, которые ИИ собирает из исходников: страница на клиента, на проект, на правило. Здесь знания синтезированы: не «архив документов», а «что мы знаем по теме». Wiki — это аккуратные конспекты и полки, а raw sources — архив документов.
Слой 3: правила (AGENTS.md)
Инструкция, которая превращает нейросеть в дисциплинированного библиотекаря: как называть страницы, куда складывать новое, как помечать устаревшее, когда обновлять оглавление. Без правил каждый сеанс работы с ИИ будет «творческим» — и структура быстро расползётся. Подробнее — в уроке про AGENTS.md.
Три процесса
Ingest — добавить знания
Пришёл новый документ → кладём в raw/ → просим ИИ: прочитай, выдели главное, обнови соответствующие страницы wiki, отметь в log.md. Знания не просто складируются — они встраиваются в существующую структуру.
Query — спросить
Задаём вопрос → ИИ ищет по index.md и страницам wiki → отвечает со ссылками на страницы и исходники. Если в процессе ответа ИИ выяснил что-то ценное, чего в wiki не было, — это оформляется новой страницей. Память растёт от использования.
Lint — проверить здоровье
Регулярная уборка: ИИ проходит по wiki и ищет противоречия между страницами, устаревшие утверждения, страницы-сироты без ссылок, битые перекрёстные ссылки. Как генеральная уборка в библиотеке — только её не лень делать, потому что делает ИИ.
Почему это работает
Исходники дают достоверность, wiki — скорость и связность, правила — дисциплину.
Человек решает, что важно, и проверяет результат; ИИ делает рутину — читает, конспектирует, обновляет ссылки.
Куда дальше
- Следующий урок: LLM-wiki против RAG — когда нужен каждый подход.
- Практика: соберите эту структуру за вечер.
- Истоки: первоисточники — как этот паттерн описали Карпаты и Google.