ИИ-конвейер для сборки знаний: как не искать книгу, а собрать её под свой вопрос

Что, если нужную книгу больше не нужно искать — её можно собрать под собственный вопрос? Автор проверил эту идею на реальном корпусе: 206 длинных видео, 160 часов 56 минут и 2,15 млн слов транскриптов. Вместо сотен summary он построил конвейер, который выделяет сущности, схлопывает дубли, отслеживает происхождение выводов, проверяет важные утверждения и понимает, когда оставшиеся источники уже не нужно читать подряд.

По ходу выяснилось, почему 9 URL могут оказаться одним источником, почему векторная кластеризация не решила задачу смысловых дублей, чем такой подход отличается от RAG и почему длинная работа ИИ-агента неожиданно начинает напоминать разработку обычной программной системы. Главный вывод оказался шире самого проекта: единицей работы с информацией может становиться не источник, а наш вопрос.