вторник, 14 июля 2026 г.
Оптимизатор стратегии разбиения на чанки
CLI и библиотека Python, которые анализируют корпус документов для автоматического определения идеального размера чанка, перекрытия и стратегии встраивания для каждого типа документов (контракты, кодовые базы, повествования), уменьшая галлюцинации без ручной настройки методом проб и ошибок, которую сейчас терпят команды.
Целевая аудитория
ML-инженеры и full-stack разработчики, создающие внутренние системы вопросов-ответов на основе базы знаний, которые тратят дни на настройку параметров чанков, потому что 'более широкие контекстные окна не сделали RAG умнее', как они убедились на собственном опыте.
Почему сейчас
Статья на Dev.to 'Более широкие контекстные окна не сделали наш RAG умнее' указывает на провал наивного подхода, в то время как большое количество команд, внедряющих RAG после бума LLM, не имеют систематических инструментов настройки. Существующие решения либо слишком ручные, либо встроены в дорогие платформы векторных БД.
Экспорт в .md с планом запуска — реализация, монетизация, первые клиенты.
Pro →Спросите ИИ об этой идее
С чего начать?