Как я собрал LLM Wiki: Obsidian + Codex вместо обычного RAG

Вместо классического RAG, где модель лишь ищет ответы в документах, автор собрал LLM Wiki — workflow, в котором нейросеть поддерживает саму базу знаний. В качестве хранилища используется Obsidian (vault), инжест и линтинг идут через Codex и Yandex Foundation Models.

В статье показана структура vault, примеры wiki-слоя, стоимость инжеста на Yandex Foundation Models и риски, которые всплывают на практике. Подход позволяет не просто извлекать факты, а постепенно обогащать и перестраивать знания.