Курируемая база знаний

Идея

В RAG модель на каждом запросе заново собирает ответ из найденных фрагментов. Если два источника противоречат друг другу, противоречие всплывает снова и снова — и каждый раз разрешается заново, по-разному.

Курируемая база знаний меняет точку синтеза: сверка происходит один раз, при записи страницы. Агент или человек не ищет чанки, а открывает нужную страницу целиком — с уже собранным, проверенным и связанным знанием.

Практически такая база — это вики на Markdown: одна страница на тему, оглавление, перекрёстные ссылки, журнал изменений, ссылки на первоисточники. Именно так устроена эта база знаний.

Как она устроена

Элемент	Зачем нужен
Страница = одна тема	Устраняет дублирование: ответ на вопрос живёт в одном месте
Каталог и сайдбар	Даёт навигацию без семантического поиска: агент видит всю карту
Перекрёстные ссылки	Связывают темы так, как их видит читатель, а не как их нарезал чанкер
Ссылки на источники	Позволяют проверить факт и увидеть, откуда он взялся
Журнал изменений (changelog)	Отвечает на вопрос «почему правило изменилось»
Линт	Ищет противоречия, битые ссылки и устаревшие страницы

Ключевое отличие от векторного индекса: структура здесь смысловая и явная. У неё нет промахов поиска, потому что нет поиска — есть навигация.

Когда выбирать

Курируемая база выигрывает, если выполняются три условия:

Домен обозрим. Десятки или сотни страниц, а не миллионы документов. Пока карта помещается в голову (и в контекст), навигация работает.
Знания нужно синтезировать. Регламенты, архитектура проекта, договорённости команды, «как у нас принято» — то, что не существует в одном источнике, а собирается из нескольких.
Важна непротиворечивость. Если цена ошибки высока, лучше один раз сверить правила, чем каждый раз доверять случайной выдаче.

RAG остаётся нужен, когда источник — поток: логи, тикеты, переписка, документация вендора, которая обновляется без вашего участия. Курировать такое вручную невозможно.

Риски и дисциплина

Риски курируемой базы противоположны рискам RAG. Там опасность в том, что поиск не нашёл нужное; здесь — что страница устарела и уверенно рассказывает отменённое правило.

Отсюда обязательные практики:

Дата и источник у каждого утверждения. Без них нельзя понять, актуальна ли страница.
Ревизия при изменении факта. Изменилось правило — правится страница, а не добавляется новая рядом.
Линт на противоречия и битые ссылки. Регулярная проверка ловит расхождения, которые человек не замечает при чтении.
Ответственный. База без владельца деградирует за квартал: страницы множатся, ссылки гниют.
Правило «одна тема — одна страница». Как только одна тема описана в двух местах, они начнут расходиться.

Гибрид с retrieval

На практике эти подходы не конкурируют, а слоятся:

Курируемая база — навигационный слой: страница описывает область и говорит, куда смотреть дальше.
RAG — слой деталей: достаёт конкретные фрагменты из большого корпуса, когда страница на них ссылается.
Публикация для внешних агентов — llms.txt: карта документации в формате, который читают ChatGPT, Claude и другие ассистенты.

Именно так устроена эта база знаний: страницы синтезированы и связаны ссылками, а исходники лежат отдельно в raw/ и не меняются.

Что проверить

Есть ли карта. Если структуру нельзя прочитать за минуту, навигация не работает — ни для человека, ни для агента.
Отвечает ли страница целиком. Хорошая страница не требует перехода по трём ссылкам, чтобы понять суть.
Не дублируются ли темы. Два текста об одном — начало расхождения.
Проверяются ли ссылки. Битая ссылка в базе знаний — это не косметика, а потерянная часть контекста.
Кто обновляет. Назначенный владелец и ритм ревизии важнее любого инструмента.

Связанные материалы

RAG и знания — общая рамка и сравнение трёх способов дать модели знания.
Поиск и reranking — что делать, когда корпус перестаёт быть обозримым.
Контекст для агентов — файлы-контракты проекта.
LLMs.txt для AI-агентов — как опубликовать базу для внешних ассистентов.

Материалы и источники

llms.txt: предложение формата — публикация карты документации для LLM
Anthropic: Contextual Retrieval — почему фрагменты без контекста теряют смысл
Правила ведения этой базы знаний — AGENTS.md и SCHEMA.md в корне репозитория: структура разделов, формат страниц, обязательные источники и журнал изменений