Автор собрал 3,4 млн символов своих текстов в один файл для работы с нейросетями
Habr AI · оригинал
Материал подготовлен автоматизированной редакционной системой. Факты можно сверить по указанному первоисточнику.
Российский автор и блогер создал единый Markdown-файл объемом 3,4 миллиона символов, содержащий его профессиональные публикации за десять лет. Инициатива направлена на упрощение поиска полезной информации с помощью LLM-моделей без необходимости чтения всех исходных материалов.
Ценность: Проект демонстрирует практический подход к структурированию персональных знаний для взаимодействия с генеративными моделями, предлагая альтернативу традиционным методам поиска в больших массивах разрозненных текстов.
В условиях информационного шума и огромного объема профессиональных публикаций классические методы навигации по контенту теряют эффективность. Автор материала, ведущий книжный блог и пишущий на темы автоматизации, управления и карьеры, столкнулся с проблемой: читателям сложно найти конкретные ответы в его десятилетнем архиве текстов. Хотя оглавление существует, оно слишком длинно для быстрого поиска, а перебирать все статьи вручную нецелесообразно. Именно поэтому возникла идея создать единый цифровой артефакт, который можно передать нейросети для извлечения нужных смыслов.
Изначально проект задумывался как автоматизация работы с книжным блогом: помочь пользователям составить подборки или выбрать литературу по конкретной теме. Однако масштаб задачи быстро расширился. Автор решил включить в файл не только литературные обзоры, но и все профессиональные тексты, связанные с работой, управлением и карьерой. Художественная литература была исключена из-за сложности извлечения практической пользы из художественных произведений. В результате получился массив данных объемом 3,4 миллиона символов, что эквивалентно примерно восьми стандартным книгам.
Техническая реализация решения оказалась простой, но требовала времени. Автор потратил несколько дней на сбор и структурирование материалов в формате Markdown. Выбор этого формата был обусловлен рекомендацией нейросети DeepSeek, которая указала, что LLM лучше понимают именно такую структуру. Хотя модель Qwen впоследствии предложила переработать архитектуру файла, автор пока отложил эти изменения, чтобы сначала оценить практическую ценность текущего решения.
Проблема, которую решает этот файл, заключается в неспособности современных нейросетей эффективно искать информацию конкретного автора, если она разбросана по разным источникам. Попытки заставить ИИ отвечать только в контексте знаний одного автора без предварительной подготовки данных оказались неудачными. Решение — локальная агрегация текстов в один файл — позволяет обойти это ограничение. Пользователь может загрузить этот файл в любую LLM-модель и задавать вопросы, получая ответы, основанные исключительно на материалах данного автора.
Для доступа к файлу автор выбрал платформу GitHub, так как Хабр не позволяет загружать файлы такого типа напрямую, а ссылки на облачные хранилища могут восприниматься как небезопасные. Файл размещен в публичном репозитории и доступен для скачивания без необходимости регистрации аккаунта. Автор рекомендует использовать бесплатные версии нейросетей, такие как DeepSeek, Qwen или ИИ-ассистент Google, чтобы избежать высоких затрат на токены при обработке такого большого объема текста.
Целью публикации является не только предоставление инструмента читателям, но и сбор обратной связи. Автор приглашает пользователей потратить 5–10 минут на тестирование: скачать файл, загрузить его в нейросеть и пообщаться с «цифровым двойником». Отклики и впечатления от этого опыта помогут автору определить дальнейшее развитие проекта и понять, есть ли в нем смысл помимо изначальной цели помощи читателям книжного блога.