LLM-Wiki: база знань, яку пише не людина, а штучний інтелект

У цьому відео розбираю ідею **LLM-Wiki** — підхід до створення бази знань, яку може підтримувати штучний інтелект. Якщо ви користуєтесь **Obsidian**, ведете документацію проєкту, працюєте з Git або хочете краще структурувати знання для LLM, ця концепція може бути дуже корисною. Пояснюю, чому текстовий формат зручний для баз знань, як його можна зберігати в Git, навіщо потрібні raw resources, index.md, log.md, схема структури та як AI може самостійно створювати й оновлювати вікі на основі сирих джерел. Також говоримо про ідею Andrej Karpathy щодо LLM-Wiki, про проблеми RAG-підходу, про ingest, query та lint-операції, а також про те, як така система може допомогти з документацією для розробників, QA, менеджменту або особистих знань. LLM-Wiki від Andrej Karpathy: https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f Мій Threads: https://www.threads.com/@v.programist Підписуйтесь, якщо цікавитесь програмуванням, штучним інтелектом, LLM, Obsidian, базами знань, документацією та практичним використанням AI у розробці. #LLM #AI #Obsidian #LLMWiki #ШтучнийІнтелект #Програмування #Документація #Git #RAG #KnowledgeBase #ВідчайдушнийПрограміст #УкраїнськийYouTube #Розробка #DevTools #AndrejKarpathy