ilovedocs | AI

Как можно создать личную библиотеку знаний

Новый тренд — собирать свою LLM-wiki. По сути, это личная база знаний, где материалы не просто свалены в папку, а разложены по понятной структуре.

Именно такую систему сделал для себя Степан Леонтьев @law_exe и поделился ею с участниками нашего чата.

Технически система устроена как папки с данными + набор инструментов вокруг них.

Есть несколько обычных папок:

• wiki/ — основная база знаний, где лежат готовые материалы и заметки
• raw/ — первоисточники (документы, из которых потом собираются материалы)
• media/ — картинки и иллюстрации
• inbox/ — новые входящие материалы, которые еще не разобраны
• trash/ — уже отработанные исходники после разбора

Чтобы не делать все руками, рядом работает набор небольших инструментов на Python (один из самых простых и популярных языков программирования для таких задач). Они помогают разбирать новые материалы, перемещать файлы, обновлять базу и в целом поддерживать порядок.

На скринах показали краткий механизм работы этой системы и добавили скрины от Степана — как всё это выглядит уже в готовом виде.

В итоге получается локальная библиотека знаний, которая лежит прямо на компьютере. Это один из ключевых принципов всей конструкции: данные хранятся у вас, а нейросети и другие инструменты уже работают поверх этой базы.

_______________________________
Сообщество юристов, которые покоряют нейросети
Канал | Курс

Завтра начинаем покорять нейросети

Уже завтра стартует 7-й поток курса «Нейросети для юриста: от основ к системе».

Если вы давно хотели разобраться с нейросетями нормально, а не методом «нажал и вроде что-то получилось» — есть возможность забежать в последний вагон.

Тем более скоро начинается busy season: задач много, дедлайны как обычно горят. Хороший момент заранее разобраться, что можно отдать нейросетям, чтобы пережить этот жизненный этап более спокойно.

На курсе будем учиться:
• ставить нейросетям задачи так, чтобы получать нужный результат;
• выбирать инструменты под юридическую работу;
• использовать ИИ в реальных рабочих задачах;
• собирать агентов и автоматизировать процессы;
• внедрять нейросети в работу команды.

В зависимости от тарифа можно пройти только основы или пойти дальше — в ИИ-агентов и вайбкодинг либо в трек для руководителей о внедрении ИИ в командную работу.

Будут вебинары, много практики, чат с участниками и менторами. В общем, просто посмотреть лекции и ничего не внедрить мы постараемся вам не дать)

Полная программа и тарифы доступны по ссылке.

Вас забанил Claude, а вся ваша работа осталась там. Что делать?

Как известно, Anthropic периодически волнами блокирует аккаунты российских пользователей в Claude. О том, как снизить риск блокировки, мы уже писали тут.

Но если судьба всё-таки привела вас к бану, обычно возникают следующие вопросы:

(1) Что использовать вместо Claude? Тут можно посмотреть наш обзор популярных нейросетей и пост про вновь обретшую популярность Kimi.

(2) Как забрать всё, что накопилось в Claude? На самом деле принцип здесь довольно знакомый: когда делаете документ, вы его сохраняете, чтобы важная часть работы не пропала, если система вдруг решит зависнуть / обновиться / и т.д. Тут стоит делать также.

В общем, есть несколько вариантов.

• Периодически делать экспорт Claude.

Тут есть два полезных инструмента (где именно они находятся в интерфейсе, видно на скринах).

Export data
Это полный архив данных аккаунта: информация о пользователе, история чатов и данные Memory.

Anthropic пишет, что запросить экспорт можно и после блокировки аккаунта. Но, как говорится, на Anthropic надейся, а сам не плошай: можно сделать копии, если уж очень много важного у вас накопилось.

При этом сам экспорт выглядит довольно хаотично (пример на скрине).

Memory
Это отдельная выжимка того, что Claude запомнил о вас из прошлых диалогов. Её можно посмотреть отдельно, сохранить и потом передать другой нейросети. Будет полезно, если не хочется объяснять новой нейронке всю свою жизнь сначала.

• Сохранять важные диалоги отдельно.

Конечно, полный Export data каждый раз делать неудобно. Поэтому после большой работы можно попросить Claude подготовить выгрузку конкретного диалога.

Такой файл потом можно загрузить в другую нейросеть и продолжить работу с уже накопленным контекстом.

• Собрать свою базу знаний.

Следующий уровень — складывать такие выгрузки в одну папку и постепенно строить из них LLM Wiki.

LLM Wiki — по сути ваша собственная база знаний, готовая для работы.

Эту базу можно хранить независимо от Claude и подключать к той нейросети, которой вы пользуетесь сейчас. Тогда смена нейронок делает ваш переезд удобнее.

________________________________
Сообщество юристов, которые покоряют нейросети
Канал | Курс

Кто такие эти ваши агенты

Можно заметить, что в обсуждениях нашего чата уже давно нет историй про то, как написать супер-промпт, который заставит ИИ сразу сделать всё идеально. Участники всё чаще обсуждают агентов и то, как ими управлять.

Если вы пока не очень понимаете эту часть обсуждений нашего чата — этот пост для вас.

Для начала разберёмся в терминах:

Агентный ИИ — это нейросеть, которой доступны инструменты (например, доступ к файлам на вашем компьютере, почте или календарю и другим программам) и которая может сама планировать и выполнять последовательность действий для решения задачи. При этом нужные инструменты не всегда доступны по умолчанию — их нужно подключать отдельно.

Claude и ChatGPT — яркие примеры таких ИИ. На скрине, например, видно, какие сервисы можно подключить к Claude через Connectors.

ИИ-агент — конкретный исполнитель, который работает таким образом. Внутри одной нейросети вы можете создать несколько ИИ-агентов: например, один делает для вас еженедельную подборку новостей по теме, другой помогает спланировать отпуск, третий драфтит ходатайства в суд.

Например, вы открываете Codex (от ChatGPT) и ставите задачу: «Изучи материалы дела из папки X и подготовь драфт правового заключения». Codex сам определяет необходимые шаги, работает с файлами и возвращается с готовым результатом. Но агент необязательно должен работать один.

Если задача сложная, агент может подключить к работе субагентов, а сам взять на себя роль оркестратора и управлять их работой.

• Субагенты

Они получают от главного агента отдельные части задачи и работают каждый в своем контексте. Например, один анализирует нормативную базу, другой ищет слабые места позиции. Агент может сам решить подключить субагентов или вы можете прямо попросить его создать нужное количество.

Важно: каждый субагент отдельно расходует токены, поэтому многоагентная схема может оказаться прожорливее одного агента.

• Оркестратор

Он распределяет задачи между субагентами, координирует их работу и собирает результаты. Управление всей этой dream team называется оркестрацией.

Это может быть выгодно с точки зрения лимитов. Например, сильную и дорогую модель можно оставить «руководителем», а непосредственную работу поручить более дешёвым моделям.

➤ Больше узнать о базовых приёмах управления агентами можно в нашей базе знаний. А если хотите стать полноценным дирижером такого оркестра, приходите к нам на курс. Стартуем уже 18 августа.

Кто такие эти ваши агенты

Можно заметить, что в обсуждениях нашего чата уже давно нет историй про то, как написать супер-промпт, который заставит ИИ сразу сделать всё идеально. Участники всё чаще обсуждают агентов и то, как ими управлять.

Если вы пока не очень понимаете эту часть обсуждений нашего чата — этот пост для вас.

Для начала разберёмся в терминах:

Агентный ИИ — это нейросеть, которой доступны инструменты (например, доступ к файлам на вашем компьютере, почте или календарю и другим программам) и которая может сама планировать и выполнять последовательность действий для решения задачи. При этом нужные инструменты не всегда доступны по умолчанию — их нужно подключать отдельно.

Claude и ChatGPT — яркие примеры таких ИИ. На скрине, например, видно, какие сервисы можно подключить к Claude через Connectors.

ИИ-агент — конкретный исполнитель, который работает таким образом. Внутри одной нейросети вы можете создать несколько ИИ-агентов: например, один делает для вас еженедельную подборку новостей по теме, другой помогает спланировать отпуск, третий драфтит ходатайства в суд.

Например, вы открываете Codex (от ChatGPT) и ставите задачу: «Изучи материалы дела из папки X и подготовь драфт правового заключения». Codex сам определяет необходимые шаги, работает с файлами и возвращается с готовым результатом. Но агент необязательно должен работать один.

Если задача сложная, агент может подключить к работе субагентов, а сам взять на себя роль оркестратора и управлять их работой.

• Субагенты

Они получают от главного агента отдельные части задачи и работают каждый в своём контексте. Например, один анализирует нормативную базу, другой ищет слабые места позиции. Агент может сам решить подключить субагентов или вы можете прямо попросить его создать нужное количество.

Важно: каждый субагент отдельно расходует токены, поэтому многоагентная схема может оказаться прожорливее одного агента.

• Оркестратор

Он распределяет задачи между субагентами, координирует их работу и собирает результаты. Управление всей этой dream team называется оркестрацией.

Это может быть выгодно с точки зрения лимитов. Например, сильную и дорогую модель можно оставить «руководителем», а непосредственную работу поручить более дешёвым моделям.

➤ Больше узнать о базовых приёмах управления агентами можно в нашей базе знаний. А если хотите стать полноценным дирижером такого оркестра, приходите к нам на курс. Стартуем уже 18 августа.

Галя, закажи колу и чипсов

Пока мы обсуждаем, как поручить нейросетям подготовку документов, менторы Академии уже делегируют ИИ задачи поважнее.

Ментор 6-го потока нашего курса Кирилл Шишлянников @vibe_law подключил своего ИИ-ассистента Галину к Яндекс Лавке. Теперь продукты можно заказать прямо в чате в Telegram.

Как это работает:

• Галина на базе Hermes в Telegram получает запрос: например, найти колу, чипсы и другие какие-то продукты.

• Через MCP-сервер она ищет товары в каталоге Лавки, собирает корзину и показывает список позиций с ценами.

MCP-сервер — это специальный «переходник», который позволяет ИИ взаимодействовать с другими сервисами, подробнее можно прочитать у нас в базе знаний.

Кирилл использовал готовый MCP-сервер, созданный сторонним разработчиком. Поэтому перед подключением он попросил Claude проверить код на ошибки и промпт-инъекции (скрытые инструкции, которые могут заставить ИИ выполнить нежелательные действия).

• Кирилл проверяет корзину и подтверждает итоговую сумму. Если цена или состав заказа успели измениться, Галина не сможет провести оплату и предложит пересчитать корзину.

• После финального «ок» Галина самостоятельно оформляет заказ. Данные карты Галя не видит и не вводит: оплата проходит картой, уже привязанной к аккаунту Яндекса. Если банк запросит подтверждение по СМС, завершить платёж должен сам Кирилл.

Кирилл общался только с Галиной, а через 15 минут продукты уже привёз курьер.

Сейчас Кирилл разрабатывает собственные MCP-серверы для Яндекс Афиши и Пятёрочки. В планах — заказывать через Галю билеты в кино и на концерты.

________________________________
Сообщество юристов, которые покоряют нейросети
Канал | Курс

Кем бы вы были в оркестре?

Представьте, что в вашем распоряжении десятки музыкантов. Каждый виртуозно владеет своим инструментом и готов сыграть любую партию.

Только без дирижёра они сыграют максимум что-то похожее на звук трения пенопласта о стекло.

Так и с нейросетями. Они умеют делать то, что вам от них надо. Но качество результата зависит от того, насколько хорошо вы умеете ими пользоваться. Да, с первого раза может не получиться.

Но мы можем вам в этом помочь!

18 августа стартует 7-й поток курса «Нейросети для юриста: от основ к системе» от Рунетлекс Академии. Его окончили уже более 1100 юристов, которые теперь используют нейросети на максимум.

Курс состоит из трёх ступеней.

🎼 Блок «Основы нейросетей для юристов» (входит во все тарифы). На нём вы научитесь управлять отдельными инструментами.

Вы разберётесь:
— как устроены нейросети;
— как формулировать запросы;
— какие инструменты подходят для разных юридических задач;
— как применять ИИ в повседневной работе юриста.

Дальше можно выбрать, что вы хотите:

🎻 Собрать свой оркестр

Тогда вам подойдёт трек «ИИ-агенты и вайбкодинг». Вы научитесь автоматизировать цепочки задач, создавать собственных ИИ-агентов и объединять их в единую систему, где каждый выполняет свою партию (т.е. займётесь оркестрацией агентов; термин, кстати, перекочевал из музыки).

А ещё разберётесь в вайбкодинге (создании программ без знания кода).

В трек ещё входят разборы реальных сценариев, в которых юристы уже используют агентов и вайбкодинг, а также сборка собственного агента без программирования. В конце перед группой защитите свой проект и вдохновитесь работами других.

🎶 Стать дирижёром команды

Если вы хотите внедрить нейросети не только в свою работу, но и в работу команды, тогда вам на трек «Руководитель в эпоху ИИ».

Программа поможет выстроить системное внедрение ИИ, преодолеть страхи и сопротивление сотрудников, пересобрать процессы и добиться экономических результатов для компании.

Как проходит обучение:

• Можно посмотреть все лекции, сохранить все материалы, но так и не внедрить новые знания в свою жизнь. Мы такого допустить не можем. Поэтому вас ждут практика, вебинары и еще раз практика.
• Короткие уроки в записи и возможность отрабатывать навыки на ваших реальных задачах.
• Чат с участниками, менторами и спикерами — вас ждёт много поддержки, советов и приятного общения.
• Сообщество, которое остаётся с вами после курса: мы делимся материалами, встречаемся офлайн и на выпускных, продолжаем общаться дальше.

📅 Старт — 18 августа.

Полная программа и тарифы. Успейте занять своё дирижёрское место 🎼