Comments 6
Огонь! я делал чуть проще на малых текстах. промпт "изложи следующую историю в виде mermaid-диаграммы: текст", и это работает.
только работает это на не очень длинных саммари. но зато можно спросить про хронологию второй мировой например. не суть.
чтобы не зависеть от длины контекста, по идее можно RAG какой, предварительно обогатив поисковый запрос через LLM.
Статья понравилась, спасибо
Типовая проблема автопостроения: нужно немного передвинуть узлы \ фигуры и сохранить.
В идеале чтобы новое авто-обновление учло "вручную" передвинутые узлы (фигуры). Какие системы так умеют?
Спасибо за статью! Интересная идея.
С локальными решениями добиться хорошего результата порою сложно. Не говоря уже о том, что в их контекстное окно с трудом влезает даже малая проза
Не вполне понятно, вы ведь разбиваете текст на чанки, зачем тут большое контекстное окно?
С простыми задачами, например вычленить топонимы из текста — да, можно обойтись и небольшой моделью. Но предполагаю ситуации, в которых мы потеряем смысл, разбив текст на чанки, например:
- нелинейное повествование, где лишь по косвенным признакам можно восстановить всю канву
- в разных главах герой взаимодействует с несколькими персонажами, которые обращаются к нему по-разному
- "рассказ в рассказе" — без взгляда снаружи это не понять при анализе по частям.
В статье действительно, в основном довольно прямолинейные примеры, где разбиение на чанки не повредит, согласен.
Помощник читателя: визуализируем сюжет