Теперь можно искать по PDF на 500 страниц без чанкинга и без векторизации.

Андрей Карпати недавно озвучил идею:

что если база знаний работает как вики, а не как векторная база?

OpenKB — open-source CLI, построенный вокруг этой концепции.

Он компилирует сырые документы в структурированную связанную вики-систему с помощью LLM.

Знания накапливаются, а не пересобираются при каждом запросе.

В классическом RAG контекст каждый раз восстанавливается заново. Здесь модель опирается на уже построенную структуру.

Длинные PDF разбираются через PageIndex — древовидный индекс без векторов, который позволяет рассуждать по структуре документа.

Что получается на выходе:

> авто-суммаризация и страницы концептов
> кросс-ссылки между документами
> детект противоречий и пробелов
> режим наблюдения за изменениями
> markdown, совместимый с Obsidian

Поддерживаются PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML и изображения.

Таблицы и фигуры извлекаются нативно.

Один новый файл может автоматически обновить до 15 страниц в вики.

База знаний начинает сохранять то, что уже было выучено.

https://github.com/VectifyAI/OpenKB

👉 @PythonPortal