Спасибо за статью, очень интересный подход. Хотелось бы чуть лучше понять механику wiki_graph_context.
Правильно ли я понимаю, что сначала находятся seed-страницы через vector search, а потом к ним добавляются соседние страницы из графа? Если да, то интересно, как вы дедуплицируете seed/hop-страницы, как выбираете глубину обхода, откуда берутся веса для разных типов рёбер, и что именно отдаёте LLM – полный текст страниц или только релевантные фрагменты?
И ещё вопрос. Планируете ли вы где-нибудь выложить код (например, на GitHub)?
Диктофон с суммаризацией – это инструмент захвата. Статья о том, по какому принципу выстраивать архитектуру личной базы знаний, чтобы она работала на длинной дистанции. Получить транскрипт и знать, что с ним делать дальше – это два принципиально разных вопроса.
Но если углубиться в ваш тезис, то он примерно такой же по ценности, как если сказать, что сейчас есть калькуляторы, поэтому математика – это вчерашний день.
Послушал Electric Orange. Разделяю твой вкус. Это грёбанный кайф. В Sweet Absurd словил даже легкую тревогу от сюра и слегка безумного вокала. Послушал также то, что на скрине подчеркнуто. Очень насыщенный психодел. Крутой совет. Покопаю дальше в эту группу.
Треки культовые. Формулировки до предела выдроченные, ёмкие, метафоричные. Порядок я выстроил так, чтобы показать какие метаморфозы происходили с музыкой. Почитайте мои RAW-логи и у вас всё станет на место.
Подход, в котором папки не играют существенной роли. Даже если их полностью убрать из примера, то такая система управления проектами всё равно будет работать.
Использование self-reported данных (опросы школьников) вместо объективных логов делает датасет заведомо шумным и непригодным для выводов. В профессиональной среде такие данные признали бы изначально систематически искаженными.
Коэффициент детерминации равен 0.06. Это означает, что модель объясняет 6% вариации. Остальные 94% – это неучтенные факторы. Выдавать статистический шум за найденную закономерность (тренд) – признак некомпетентности в анализе данных. Про отсутствующую корреляцию между экранным временем и GPA (p=0.0887) я вообще молчу.
Очевидно, что автор перепутал корреляцию с каузальностью. То, что двоечники сидят в телефоне, не доказывает, что телефон сделал их двоечниками.
Вдобавок, цифровое слабоумие – это мгновенный маркер антинаучности. Этого понятия не существует ни в международной классификации болезней (МКБ), ни в рецензируемой нейрофизиологии. Это медийный ярлык, популяризируемый инфобизнесменами вроде Курпатова для продажи страха, а не для описания реальности.
В общем, это не исследование, а бытовая нумерология. Это подогон случайных чисел под свое субъективное мнение. Но это неудивительно. Если зайти в Telegram-канал автора, то в первом же посте он публично признается в использовании ИИ для подгонки источников под готовые выводы. В серьезных журналах такое влечет бан и ретракцию всех публикаций автора.
Хорошая, сбалансированная и весьма полезная статья. Единственное, мне не понравились метрики, так как очень легко найти примеры, где они сломаются. Например, возьмём "количество CSS-сниппетов" в системе, нацеленной на скорость. Один сниппет — хорошо, десять сниппетов — плохо. А что если и там, и там будет одинаковое количество суммарного кода?
Откуда такая страсть у автора подробно расписывать вещи, о которых можно узнать точно таким же образом из документации?
Я ещё понимаю сделать короткий гайд, который быстро покажет самое полезное, важное и часто используемое. Или написать материал с большой подборкой интересных сниппетов. Но сидеть и вот так заниматься переписыванием/толкованием документации...
Статья весьма неплохая. Однако сама предложенная структура даже близко не гибридная. Это всё ещё жёсткая иерархическая система (примерно такая же, как Johnny.Decimal).
Например, если человек учёный, то какие есть препятствия у того, чтобы его персональная работа пополнила научный фонд? Вариантов препятствий много: плагиат, некорректные методы исследования, фальсификация/фабрикация, конфликт интересов и т.д. Т.е., например, в своей базе или в своих лабораторных журналах человек может достичь какого-то результата, но этого может оказаться недостаточным для публикации.
Другой вариант – это соглашение о неразглашении. Нередко к этому могут ещё накладываться условия по типу – на весь интеллектуальный труд работника компания имеет исключительное право. Т.е. опять ситуация, когда у человека могут быть личные наработки (личная база), но опубликовать их нельзя.
Можно спуститься и до уровня определённого человека. Так, например, человеку может быть просто невыгодно с кем-то делиться своими результатами, ибо из-за этого он потеряет конкурентное преимущество или иную выгоду.
Есть вариант и попроще. Например, формат ведения персональной базы может конфликтовать с форматом публичной базы. Допустим в персональной базе используется сетевидная структура упорядочивания, а в публичной требуется древовидная.
И да... Как видно из примеров выше, понятие "универсальности" не играет роли.
Большой кнопки "КУПИТЬ" я не сделал, хах. Это дааа...
Ну и цена не адекватная.
Согласен. Нужно было раза в 4 больше сделать.
Любая книга любого автора на 12 часов стоит в 5-10 раз дешевле
Вы не с тем сравниваете.
Русскоязычный курс Second Brain 100$ Ideaverse 250$ Mischa van den Burg 60€ Bryan Jenks через подписку 14$ Как «нечитать» книги 368$ + Джедайские техники 180$ + ХУЛИганская ЛОГИКА 368$ = 916$
хотя авторы явно затрачивали не меньше усилий
Думаю дело не в усилиях. Точнее не только в них. Мне, например, из списка выше нравится только Bryan Jenks. Остальные, либо пересказ справки и других базовых материалов, либо маркетинговая чепуха, либо слишком примитивные идеи и подходы.
Давайте я просто задам контекст и мы от него порассуждаем.
Представим, что у нас есть цель – отреставрировать исторический памятник, а именно небольшой за́мок. Мы эту цель будем реализовывать через организацию некоммерческого фонда.
Данная цель является комплексной. Она требует и знаний, и различных действий. При это эта цель подразумевает довольно большое количество контроля с нашей стороны.
Положим, мы где-то услышали, что есть весьма гибкий инструмент Obsidian, который позволяет и проекты вести, и задачами управлять, и заметки делать, и документы структурировать, и при этом все данные хранятся у нас, т.е. у нас нет рисков, что результаты нашей деятельностью куда-то сольют.
Вопрос. Что в такой ситуации будет "рудой", а что "ракетой"?
Содержательно. Это именно то, что я хотел узнать. Спасибо за ответ.
Мой GitHub.
Спасибо за статью, очень интересный подход. Хотелось бы чуть лучше понять механику
wiki_graph_context.Правильно ли я понимаю, что сначала находятся seed-страницы через vector search, а потом к ним добавляются соседние страницы из графа? Если да, то интересно, как вы дедуплицируете seed/hop-страницы, как выбираете глубину обхода, откуда берутся веса для разных типов рёбер, и что именно отдаёте LLM – полный текст страниц или только релевантные фрагменты?
И ещё вопрос. Планируете ли вы где-нибудь выложить код (например, на GitHub)?
Диктофон с суммаризацией – это инструмент захвата. Статья о том, по какому принципу выстраивать архитектуру личной базы знаний, чтобы она работала на длинной дистанции. Получить транскрипт и знать, что с ним делать дальше – это два принципиально разных вопроса.
Но если углубиться в ваш тезис, то он примерно такой же по ценности, как если сказать, что сейчас есть калькуляторы, поэтому математика – это вчерашний день.
Послушал Electric Orange. Разделяю твой вкус. Это грёбанный кайф. В Sweet Absurd словил даже легкую тревогу от сюра и слегка безумного вокала. Послушал также то, что на скрине подчеркнуто. Очень насыщенный психодел. Крутой совет. Покопаю дальше в эту группу.
Треки культовые. Формулировки до предела выдроченные, ёмкие, метафоричные. Порядок я выстроил так, чтобы показать какие метаморфозы происходили с музыкой. Почитайте мои RAW-логи и у вас всё станет на место.
Подход, в котором папки не играют существенной роли. Даже если их полностью убрать из примера, то такая система управления проектами всё равно будет работать.
Называть научный метод и требования к чистоте данных "снобизмом" – это позиция, когда нечего возразить по существу.
Вы проигнорировали все фактические претензии:
Коэффициент детерминации 0.06 (94% необъясненной дисперсии)
P-value > 0.05 в ключевой гипотезе
Невалидность self-reported данных
Вместо работы над ошибками вы переходите на личности. Это лишь подтверждает, что статья имитирует науку и не выдерживает предметной критики.
Использование self-reported данных (опросы школьников) вместо объективных логов делает датасет заведомо шумным и непригодным для выводов. В профессиональной среде такие данные признали бы изначально систематически искаженными.
Коэффициент детерминации равен 0.06. Это означает, что модель объясняет 6% вариации. Остальные 94% – это неучтенные факторы. Выдавать статистический шум за найденную закономерность (тренд) – признак некомпетентности в анализе данных. Про отсутствующую корреляцию между экранным временем и GPA (
p=0.0887) я вообще молчу.Очевидно, что автор перепутал корреляцию с каузальностью. То, что двоечники сидят в телефоне, не доказывает, что телефон сделал их двоечниками.
Вдобавок, цифровое слабоумие – это мгновенный маркер антинаучности. Этого понятия не существует ни в международной классификации болезней (МКБ), ни в рецензируемой нейрофизиологии. Это медийный ярлык, популяризируемый инфобизнесменами вроде Курпатова для продажи страха, а не для описания реальности.
В общем, это не исследование, а бытовая нумерология. Это подогон случайных чисел под свое субъективное мнение. Но это неудивительно. Если зайти в Telegram-канал автора, то в первом же посте он публично признается в использовании ИИ для подгонки источников под готовые выводы. В серьезных журналах такое влечет бан и ретракцию всех публикаций автора.
Хорошая, сбалансированная и весьма полезная статья. Единственное, мне не понравились метрики, так как очень легко найти примеры, где они сломаются. Например, возьмём "количество CSS-сниппетов" в системе, нацеленной на скорость. Один сниппет — хорошо, десять сниппетов — плохо. А что если и там, и там будет одинаковое количество суммарного кода?
Вроде как поправил.
screen
И ещё включите dark режим в настройках самого Habr.
page settings
Ваш комментарий – это хорошая иллюстрация для кого эта система не предназначена. Она требует самостоятельности, дисциплины и осознанности.
Вы сами то эту статью прочитали?
Из этого не следует, что нужно заниматься калькированием англоязычной документации.
Откуда такая страсть у автора подробно расписывать вещи, о которых можно узнать точно таким же образом из документации?
Я ещё понимаю сделать короткий гайд, который быстро покажет самое полезное, важное и часто используемое. Или написать материал с большой подборкой интересных сниппетов. Но сидеть и вот так заниматься переписыванием/толкованием документации...
Статья весьма неплохая. Однако сама предложенная структура даже близко не гибридная. Это всё ещё жёсткая иерархическая система (примерно такая же, как Johnny.Decimal).
Классное решение вы сделали. Я сделал что-то подобное для задач, но в куда меньших масштабах. Кстати, похожие проблемы ещё этот юзер пытался решить.
Думаю, что тут зависит от изначального контекста.
Например, если человек учёный, то какие есть препятствия у того, чтобы его персональная работа пополнила научный фонд? Вариантов препятствий много: плагиат, некорректные методы исследования, фальсификация/фабрикация, конфликт интересов и т.д. Т.е., например, в своей базе или в своих лабораторных журналах человек может достичь какого-то результата, но этого может оказаться недостаточным для публикации.
Другой вариант – это соглашение о неразглашении. Нередко к этому могут ещё накладываться условия по типу – на весь интеллектуальный труд работника компания имеет исключительное право. Т.е. опять ситуация, когда у человека могут быть личные наработки (личная база), но опубликовать их нельзя.
Можно спуститься и до уровня определённого человека. Так, например, человеку может быть просто невыгодно с кем-то делиться своими результатами, ибо из-за этого он потеряет конкурентное преимущество или иную выгоду.
Есть вариант и попроще. Например, формат ведения персональной базы может конфликтовать с форматом публичной базы. Допустим в персональной базе используется сетевидная структура упорядочивания, а в публичной требуется древовидная.
И да... Как видно из примеров выше, понятие "универсальности" не играет роли.
Большой кнопки "КУПИТЬ" я не сделал, хах. Это дааа...
Согласен. Нужно было раза в 4 больше сделать.
Вы не с тем сравниваете.
Русскоязычный курс Second Brain 100$
Ideaverse 250$
Mischa van den Burg 60€
Bryan Jenks через подписку 14$
Как «нечитать» книги 368$ + Джедайские техники 180$ + ХУЛИганская ЛОГИКА 368$ = 916$
Думаю дело не в усилиях. Точнее не только в них. Мне, например, из списка выше нравится только Bryan Jenks. Остальные, либо пересказ справки и других базовых материалов, либо маркетинговая чепуха, либо слишком примитивные идеи и подходы.
Давайте я просто задам контекст и мы от него порассуждаем.
Представим, что у нас есть цель – отреставрировать исторический памятник, а именно небольшой за́мок. Мы эту цель будем реализовывать через организацию некоммерческого фонда.
Данная цель является комплексной. Она требует и знаний, и различных действий. При это эта цель подразумевает довольно большое количество контроля с нашей стороны.
Положим, мы где-то услышали, что есть весьма гибкий инструмент Obsidian, который позволяет и проекты вести, и задачами управлять, и заметки делать, и документы структурировать, и при этом все данные хранятся у нас, т.е. у нас нет рисков, что результаты нашей деятельностью куда-то сольют.
Вопрос. Что в такой ситуации будет "рудой", а что "ракетой"?
Крутые у вас, конечно, аналогии)
Спасибо за ваш комментарий)