AI Workspace — это персональная интеллектуальная среда пользователя.
Система хранит знания, историю работы и контекст независимо от используемой LLM.
LLM является сменным инструментом рассуждения, а не владельцем памяти.
Главный принцип
Память принадлежит пользователю.
Не модели.
Не облачному сервису.
Не конкретному чату.
Любая информация, созданная пользователем, сохраняется локально и может использоваться любой LLM.
Назначение системы
Система предназначена для хранения, организации и применения знаний пользователя.
Она должна помогать:
продолжать работу спустя любое время;
восстанавливать контекст проектов;
применять накопленные знания;
объяснять принятые решения;
сохранять историю появления знаний.
Что НЕ является целью
Система НЕ является:
аналогом ChatGPT;
очередным веб-чатом;
простой RAG-системой;
файловым менеджером.
Что является ядром системы
Ядром является Knowledge Engine.
Он отвечает за:
хранение знаний;
поиск знаний;
связывание знаний;
извлечение знаний;
подготовку контекста для LLM.
LLM не работает напрямую с файлами.
Она работает только с контекстом, подготовленным Knowledge Engine.
Роль LLM
LLM выполняет только задачи рассуждения.
LLM НЕ является:
долговременной памятью;
базой знаний;
источником истины.
LLM можно заменить без потери данных.
Источник истины
Источником истины являются локальные данные пользователя.
К ним относятся:
документы;
разговоры;
изображения;
проекты;
задачи;
знания;
нормативные документы;
личные заметки;
опыт пользователя.
Диалог
Диалог является единственным пользовательским интерфейсом системы.
Пользователь не работает с отдельными чатами.
Для пользователя существует один непрерывный разговор.
Внутри системы этот разговор может храниться как множество технических сессий.
Проекты
Проект является областью деятельности.
Проект НЕ владеет диалогом.
Во время одного разговора пользователь может:
работать с несколькими проектами;
создавать новые проекты;
изменять существующие проекты.
Проект может родиться непосредственно в процессе разговора.
Рабочее состояние
Каждый проект имеет рабочее состояние.
Рабочее состояние включает:
последние решения;
незавершённые задачи;
открытые вопросы;
текущие документы;
следующий рекомендуемый шаг.
При возврате к проекту система должна восстанавливать рабочее состояние, а не перечитывать всю историю сообщений.
Память
Память состоит из нескольких уровней.
Уровень 1
Первичные данные.
Содержит:
сообщения;
документы;
изображения;
файлы;
чертежи.
Данные никогда не изменяются.
Уровень 2
Извлечённые знания.
Содержит:
решения;
требования;
правила;
задачи;
сущности;
связи;
события.
Используется Agent.
Уровень 3
Рабочее состояние.
Представляет собой текущее состояние проекта.
Используется для продолжения работы.
Knowledge Engine
Knowledge Engine является центральным компонентом системы.
Он должен уметь работать с различными типами знаний.
Например:
нормативная документация;
законодательство;
документация проектов;
личные знания;
переписка;
изображения;
результаты анализа;
накопленный опыт.
Все они являются равноправными источниками знаний.
Анализ
Перед использованием LLM система должна определить:
что анализируется.
Например:
договор;
чертёж;
PDF;
изображение;
Markdown;
проект;
переписка.
После этого используются специализированные анализаторы.
Например:
OCR;
анализ PDF;
CAD-анализ;
анализ изображений;
парсинг Markdown.
LLM получает уже структурированные данные.
Экспертные домены
Каждый специализированный проект представляет собой набор знаний и методик.
Например:
Нормоконтролёр
ГОСТ
правила проверки
типовые ошибки
Юрист
законодательство
судебная практика
методика анализа договора
Поиск работы
резюме
вакансии
история откликов
сопроводительные письма
Все они используют одно и то же ядро.
Отличаются только источниками знаний и рабочими процессами.
Методика
Главной интеллектуальной ценностью системы является не промпт.
Ценность представляет методика решения задачи.
Методика должна быть независимой от конкретной LLM.
Любая модель должна иметь возможность выполнить её.
История знаний
Система хранит не только документы.
Она хранит историю появления документов.
Необходимо иметь возможность ответить:
почему принято решение;
какие альтернативы рассматривались;
когда появилась идея;
из какого разговора возник проект.
Объяснимость
Каждый вывод должен иметь источник.
Если система утверждает что-либо, она должна иметь возможность показать:
документ;
пункт нормативного документа;
сообщение;
решение;
файл;
на основании которых сделан вывод.
Универсальность
Ядро системы не должно знать предметную область.
Ядро работает только с универсальными сущностями:
Knowledge
Source
Entity
Relation
Decision
Task
Project
Session
Workflow
Working State
Любая предметная область подключается как новый домен знаний.
Масштабируемость
Система должна одинаково работать:
на слабом домашнем ПК;
на мощной рабочей станции;
с локальной LLM;
с облачной LLM;
с несколькими LLM одновременно.
Архитектура не должна зависеть от вычислительных ресурсов.
Эволюция
Любой новый проект должен расширять ядро только тогда, когда это действительно необходимо.
Если новый проект требует переписывания ядра, архитектура считается ошибочной.
Если достаточно добавить новый источник знаний, новые правила и новый Workflow, архитектура считается успешной.
Главная цель
Создать персональную интеллектуальную среду, которая сохраняет знания, историю работы и процесс мышления пользователя независимо от времени, устройств и используемых моделей искусственного интеллекта.
Философия системы
Все специализированные проекты являются проверкой универсальности ядра.
Нормоконтролёр не является отдельной системой.
Юрист не является отдельной системой.
Поиск работы не является отдельной системой.
Они представляют собой различные предметные области, использующие единое ядро.
Если ядро спроектировано правильно, добавление новой предметной области требует только:
Прекрасная статья. Может до кого-то начнет доходить, что строить дом на 400 квадратов для семьи из трёх человек - верх идиотизма. Говорю как проектировщик с 12 летним стажем.
Попробуйте Qwen-3.7 она больше заточена под инженерные задачи. ChatGPT - балабол. Claude - "любит" работать аналитиком.
В целом проект над которым я работаю.
AI Workspace — это персональная интеллектуальная среда пользователя.
Система хранит знания, историю работы и контекст независимо от используемой LLM.
LLM является сменным инструментом рассуждения, а не владельцем памяти.
Главный принцип
Память принадлежит пользователю.
Не модели.
Не облачному сервису.
Не конкретному чату.
Любая информация, созданная пользователем, сохраняется локально и может использоваться любой LLM.
Назначение системы
Система предназначена для хранения, организации и применения знаний пользователя.
Она должна помогать:
продолжать работу спустя любое время;
восстанавливать контекст проектов;
применять накопленные знания;
объяснять принятые решения;
сохранять историю появления знаний.
Что НЕ является целью
Система НЕ является:
аналогом ChatGPT;
очередным веб-чатом;
простой RAG-системой;
файловым менеджером.
Что является ядром системы
Ядром является Knowledge Engine.
Он отвечает за:
хранение знаний;
поиск знаний;
связывание знаний;
извлечение знаний;
подготовку контекста для LLM.
LLM не работает напрямую с файлами.
Она работает только с контекстом, подготовленным Knowledge Engine.
Роль LLM
LLM выполняет только задачи рассуждения.
LLM НЕ является:
долговременной памятью;
базой знаний;
источником истины.
LLM можно заменить без потери данных.
Источник истины
Источником истины являются локальные данные пользователя.
К ним относятся:
документы;
разговоры;
изображения;
проекты;
задачи;
знания;
нормативные документы;
личные заметки;
опыт пользователя.
Диалог
Диалог является единственным пользовательским интерфейсом системы.
Пользователь не работает с отдельными чатами.
Для пользователя существует один непрерывный разговор.
Внутри системы этот разговор может храниться как множество технических сессий.
Проекты
Проект является областью деятельности.
Проект НЕ владеет диалогом.
Во время одного разговора пользователь может:
работать с несколькими проектами;
создавать новые проекты;
изменять существующие проекты.
Проект может родиться непосредственно в процессе разговора.
Рабочее состояние
Каждый проект имеет рабочее состояние.
Рабочее состояние включает:
последние решения;
незавершённые задачи;
открытые вопросы;
текущие документы;
следующий рекомендуемый шаг.
При возврате к проекту система должна восстанавливать рабочее состояние, а не перечитывать всю историю сообщений.
Память
Память состоит из нескольких уровней.
Уровень 1
Первичные данные.
Содержит:
сообщения;
документы;
изображения;
файлы;
чертежи.
Данные никогда не изменяются.
Уровень 2
Извлечённые знания.
Содержит:
решения;
требования;
правила;
задачи;
сущности;
связи;
события.
Используется Agent.
Уровень 3
Рабочее состояние.
Представляет собой текущее состояние проекта.
Используется для продолжения работы.
Knowledge Engine
Knowledge Engine является центральным компонентом системы.
Он должен уметь работать с различными типами знаний.
Например:
нормативная документация;
законодательство;
документация проектов;
личные знания;
переписка;
изображения;
результаты анализа;
накопленный опыт.
Все они являются равноправными источниками знаний.
Анализ
Перед использованием LLM система должна определить:
что анализируется.
Например:
договор;
чертёж;
PDF;
изображение;
Markdown;
проект;
переписка.
После этого используются специализированные анализаторы.
Например:
OCR;
анализ PDF;
CAD-анализ;
анализ изображений;
парсинг Markdown.
LLM получает уже структурированные данные.
Экспертные домены
Каждый специализированный проект представляет собой набор знаний и методик.
Например:
Нормоконтролёр
ГОСТ
правила проверки
типовые ошибки
Юрист
законодательство
судебная практика
методика анализа договора
Поиск работы
резюме
вакансии
история откликов
сопроводительные письма
Все они используют одно и то же ядро.
Отличаются только источниками знаний и рабочими процессами.
Методика
Главной интеллектуальной ценностью системы является не промпт.
Ценность представляет методика решения задачи.
Методика должна быть независимой от конкретной LLM.
Любая модель должна иметь возможность выполнить её.
История знаний
Система хранит не только документы.
Она хранит историю появления документов.
Необходимо иметь возможность ответить:
почему принято решение;
какие альтернативы рассматривались;
когда появилась идея;
из какого разговора возник проект.
Объяснимость
Каждый вывод должен иметь источник.
Если система утверждает что-либо, она должна иметь возможность показать:
документ;
пункт нормативного документа;
сообщение;
решение;
файл;
на основании которых сделан вывод.
Универсальность
Ядро системы не должно знать предметную область.
Ядро работает только с универсальными сущностями:
Knowledge
Source
Entity
Relation
Decision
Task
Project
Session
Workflow
Working State
Любая предметная область подключается как новый домен знаний.
Масштабируемость
Система должна одинаково работать:
на слабом домашнем ПК;
на мощной рабочей станции;
с локальной LLM;
с облачной LLM;
с несколькими LLM одновременно.
Архитектура не должна зависеть от вычислительных ресурсов.
Эволюция
Любой новый проект должен расширять ядро только тогда, когда это действительно необходимо.
Если новый проект требует переписывания ядра, архитектура считается ошибочной.
Если достаточно добавить новый источник знаний, новые правила и новый Workflow, архитектура считается успешной.
Главная цель
Создать персональную интеллектуальную среду, которая сохраняет знания, историю работы и процесс мышления пользователя независимо от времени, устройств и используемых моделей искусственного интеллекта.
Философия системы
Все специализированные проекты являются проверкой универсальности ядра.
Нормоконтролёр не является отдельной системой.
Юрист не является отдельной системой.
Поиск работы не является отдельной системой.
Они представляют собой различные предметные области, использующие единое ядро.
Если ядро спроектировано правильно, добавление новой предметной области требует только:
подключения новых источников знаний;
описания методики;
настройки Workflow.
Архитектура ядра при этом не изменяется.
Где продолжение? Заинтересовала и пропала... ((
Пытался понять зачем нужен Обсидиан. Почитал вас и понял - для красоты.
Прекрасная статья. Может до кого-то начнет доходить, что строить дом на 400 квадратов для семьи из трёх человек - верх идиотизма. Говорю как проектировщик с 12 летним стажем.
Опять 8 сентября. Уже было такое.