Головна / Статті / Практичні примітки: RAG мертвий. LLM Wiki — ідея Андрея Карпаті — це те, що буде далі.

rag retrieval llm embeddings architecture nextjs

Практичні примітки: RAG мертвий. LLM Wiki — ідея Андрея Карпаті — це те, що буде далі.

Покроковий огляд практичних нотаток: RAG вже не актуальний. LLM Wiki — ідея Андрея Карпаті — це те, що буде далі: контракти, перевірки та слоти для коду для команд, які використовують RAG.

2114 слів

Наступні примітки описують практичний підхід до реалізації концепції «RAG Is Dead. LLM Wiki — ідея Андрея Карпаті — це те, що буде далі». Основна увага приділяється контрактам, перевіркам та місцям для вставки коду, а не мотиваційному формулюванню. Під час роботи над оглядом спочатку запишіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допоможе зберегти чесність у подальших змінах коду. Одночасно задокументуйте шлях успішної роботи та шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації.

Що таке LLM Wiki?

Що таке LLM Wiki? Він працює найкраще, якщо розглядати його як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу. Віддавайте перевагу малим, тестовим одиницям перед величезними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність дій. Встановіть ліміт токенів на кожен крок та на кожну сесію. Інструменти типу агентів активно розширюють контекст; жорсткі ліміти запобігають тому, що демонстрації перетворюються на несподівані рахунки.

Чотири способи реалізації

«Чотири реалізації» працюють найкраще, якщо їх розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний зразок результату, один випадок невдачі та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не погоджуйтесь на мовчазне часткове виконання завдань. Встановіть ліміт токенів на кожен хід та на кожну сесію. Інструменти типу агентів активно розширюють контекст; жорсткі обмеження запобігають тому, щоб демонстрації перетворювалися на несподівані рахунки.

1. nashsu/llm_wiki — Десктопний додаток

nashsu/llm_wiki — Десктопний додаток працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис розмови, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу завдань. Записуйте час виконання та витрати на токени або запити поруч із функціональними результатами. Візуалізація витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу від демо-версії до спільних середовищ. Визначте бюджет на токени на кожен крок та на кожну сесію. Інструменти типу агентів активно розширюють контекст; жорсткі ліміти запобігають тому, що демо-версії перетворюються на несподівані рахунки.
nashsu/llm_wiki — Десктопний додаток працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис розмови, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу завдань. Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії роботи. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації.

git clone https://github.com/nashsu/llm_wiki.git
cd llm_wiki
npm install
npm run tauri dev

2. nvk/llm-wiki — Плагін агента

Для 2. nvk/llm-wiki — The Agent Plugin необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Краще використовувати невеликі, перевірювані одиниці коду замість об’ємних скриптів. Коли крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність операцій. Коли наступним кроком є код або виклик інструменту, краще використовувати структуровані результати з перевіркою схеми, ніж вільний текст.

# For Claude Code users
claude plugin install wiki@llm-wiki

# For Codex users
codex plugin marketplace add nvk/llm-wiki# For any LLM agent (including local)
git clone https://github.com/nvk/llm-wiki.git
cp llm-wiki/AGENTS.md ./AGENTS.md
# Pass AGENTS.md as the system prompt to your local agent runner

/wiki init                              # Create ~/wiki/
/wiki:research "machine learning" --sources 10
@wiki query "what is attention mechanism"
@wiki audit                             # Find gaps

3. Pratiyush/llm-wiki — The Transcript Wiki

Для пункту 3. Pratiyush/llm-wiki — The Transcript Wiki необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не здогадуючись про прихований стан. Розглядайте цю стадію як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового завершення. У разі, коли наступним кроком є код або виклик інструменту, віддавайте перевагу структурованим результатам із перевіркою схеми перед вільним текстом.

git clone https://github.com/Pratiyush/llm-wiki.git
cd llm-wiki
./setup.sh            # or setup.bat on Windows
pip install -e .

llmwiki sync          # Parse your transcripts
llmwiki build         # Generate static HTML
llmwiki serve         # Browse at http://localhost:8080

llmwiki mcp start

4. lucasastorian/llmwiki — The MCP-Powered Wiki

Для 4. lucasastorian/llmwiki — Вікі, що працює за технологією MCP, перед зміною коду необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Записуйте час виконання та витрати на токени або запити поруч із функціональними результатами. Візуалізація витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу з демо-середовища у спільні середовища. У разі, коли наступним кроком є код або виклик інструменту, краще використовувати структуровані результати з перевіркою схеми, ніж вільний текст. Для 4. lucasastorian/llmwiki — Вікі, що працює за технологією MCP, перед зміною коду необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії роботи. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапами, які додаються пізніше.

і т.д.

git clone https://github.com/lucasastorian/llmwiki.git
cd llmwiki

cd api && pip install -r requirements.txt && cd ..
cd web && npm install && cd ..export ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here
./llmwiki init
./llmwiki open ~/your-documents

Яку модель слід використовувати?

Під час роботи над питанням «Яку модель слід використовувати?» спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям коду перед об’ємними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність операцій. Зберігайте у кеші стабільні інструкції системи та схеми інструментів. Повторна передача ідентичних даних є поширеною причиною надмірних витрат ресурсів.

Ollama проти vLLM

Під час порівняння Ollama та vLLM спочатку складіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність під час подальших змін у коді. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте безповідомного часткового виконання. Записуйте ідентифікатор запиту, ідентифікатор моделі та час виконання після кожного виклику. Без цих записів періодичні помилки постачальника можуть здаватися багами програми.

Робота з Ollama

Робота з Ollama найкраще функціонує, якщо її розглядати як вимірювану систему. Запишіть один ідеальний приклад роботи, один випадок збою та примітки щодо скасування змін перед розширенням обсягу завдань. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям коду замість об’ємних скриптів. Якщо якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на складну послідовність операцій. Забезпечте фіксацію версії інтерпретатора та файлу з параметрами залежностей перед початком використання циклів. Розбіжності між ноутбуком та середовищем CI є найпоширенішою причиною прихованих збоїв у демонстраціях API.

ollama pull qwen2.5:14b

# The API is now at http://localhost:11434
# OpenAI-compatible endpoint: http://localhost:11434/v1

Робота з vLLM

Робота з vLLM найкраще функціонує, якщо її розглядати як вимірювану поверхню. Запишіть один ідеальний приклад роботи, один випадок збою та примітки щодо скасування змін перед розширенням обсягу завдань. Розглядайте цей етап як угоду між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового виконання завдань. Встановіть ліміт токенів на кожну операцію та сесію. Інструменти типу агентів активно розширюють контекст; жорсткі обмеження запобігають тому, щоб демонстрації перетворювалися на несподівані рахунки.

pip install vllm

vllm serve Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct \
  --max-model-len 131072 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000

vllm serve Qwen/Qwen2.5-1M \
  --enable-chunked-prefill \
  --max-model-len 1000000

Вибір правильної реалізації

Вибір правильної реалізації найкраще ефективується, якщо його розглядати як показник, що можна виміряти. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Чітке бачення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-версії до спільних середовищ. Визначте бюджет на токени за кожен хід та за кожну сесію. Інструменти з автономним керуванням активно розширюють контекст; жорсткі обмеження не дозволяють демо-версіям перетворюватися на несподівані рахунки. Вибір правильної реалізації найкраще ефективується, якщо його розглядати як показник, що можна виміряти. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії роботи разом. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації.

Чому це важливо

Щоб зрозуміти, чому це важливо, необхідно перед зміною коду визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Краще використовувати невеликі, перевірювані одиниці коду замість об’ємних скриптів. Коли крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність операцій. Якщо наступним кроком є код або виклик інструменту, краще використовувати структуровані результати з перевіркою схеми, ніж вільний текст.

Чек-лист для початку роботи

Для чек-листу початку роботи необхідно визначити вхідні дані, відповідальну особу за кожен крок та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Розглядайте цю стадію як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Призначте назви елементів, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового завершення. У разі, коли наступним кроком є код або виклик інструменту, віддавайте перевагу структурованим результатам із перевіркою за схемою перед вільним текстовим форматом.

Повідомлення від нашого засновника

Для повідомлення від нашого засновника необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори мають мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Записуйте час виконання та витрати на токени або запити поруч із функціональними результатами. Візуалізація витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу з демо-середовища у спільні середовища. У разі, коли наступним кроком є код або виклик інструменту, краще використовувати структуровані результати з перевіркою схеми, ніж вільний текст. Для повідомлення від нашого засновника необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори мають мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії роботи. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації.

Чек-лист операцій

Для контрольного списку операцій необхідно визначити вхідні дані, відповідальну особу за кожен крок та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан.

Зберігайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код.

У разі, коли наступним кроком є код або виклик інструменту, краще використовувати структуровані результати з перевіркою схеми, ніж вільний текст.

Перед налаштуванням запитів вимірюйте рівень відтворення інформації за фіксованим набором запитань. Зміна запитів рідко допомагає вирішити проблеми з недостатньою точністю пошуку.

Зробіть процес відображення інформації дешевим та виконуйте складні обчислення лише після вимірювань, за допомогою мемоїзації. Надмірна мемоїзація може приховати помилки у застарілих даних.

Додайте тест на виявлення проблем, який перевіряє критичний шлях у процесі CI за допомогою фікстур, а не реальних платних API, коли це дозволяє бюджет.

Перш ніж переходити на нову стек-технологію, заморозьте версії, збережіть ідеальний запис дій для критичного шляху та підтвердьте кроки для відкату. У спільних середовищах необхідні обмеження на кількість запитів, перевірки прав доступу та чіткий власник для зміни секретних даних. Віддавайте перевагу надійності перед креативними одноразовими демонстраціями.

Примітка до a71fa3c414a4: не зберігайте ключі постачальника у репозиторії, встановіть ліміт токенів на сеанс та зберігайте записи поруч із фікстурами для оцінки, щоб подальша заміна моделей залишалася порівнянною.

Усі статті Надіслати бриф