Андрей Карпаты считает, что RAG сломан. Он опубликовал замену 2 дня назад, которая собрала 5 000 звёзд за 48 часов.

Называется LLM Wiki.

Это паттерн, при котором AI не извлекает информацию заново при каждом запросе. Он строит и поддерживает постоянную, накапливающуюся базу знаний. Автоматически.

RAG выводят знания заново при каждом запросе.. LLM Wiki компилирует их один раз и поддерживает актуальными.

Вот разница:

RAG: вы задаёте вопрос. AI ищет по документам. Находит фрагменты. Склеивает их. Всё забывает. В следующий раз начинает заново.

LLM Wiki: вы добавляете источник. AI читает его, извлекает ключевую информацию, обновляет страницы сущностей, пересматривает summary тем, помечает противоречия, усиливает синтез. Знание накапливается. Каждый источник навсегда делает wiki умнее.

Как это работает:

→ Добавляете источник в raw-коллекцию: статья, paper, транскрипт, заметки
→ AI читает, пишет summary, обновляет индекс
→ Обновляет все релевантные страницы сущностей и концепций в wiki
→ Один источник может затронуть 10–15 страниц одновременно
→ Кросс-ссылки строятся автоматически
→ Противоречия между источниками помечаются
→ Задаёте вопросы к wiki. Хорошие ответы сохраняются как новые страницы
→ Ваши исследования накапливаются в базе знаний. Ничего не теряется в истории чата

100% open-source.