База знаний — страница 2

Материалы для проекта «База знаний» объединяют несколько направлений. Начните с разделов ниже.

Материалы

• Поиск по страницам документа

  Ограниченный последовательный индекс и переход к странице

• Заметки рядом с PDF

  SHA-256 документа, записи по page, локальное хранилище

• Экспорт и импорт заметок

  Версионированный JSON, полная валидация, отдельный архив

• Печатное представление документа

  HTML с извлечённым текстом и заметками, CSS print

• Ошибки, ресурсы и границы просмотрщика

  Ограниченная загрузка, безопасное завершение и локальный файл

• Агрегатор RSS/Atom: редакционная очередь «Сигнал»

  10 уроков: фиксированные источники, нормализация, устойчивые ID, HTTP-валидаторы, история SQLite, ручной отбор, API и экспорт Markdown.

• Источники и модель подборки

  RSS/Atom fixture, список фиксированных источников

• Чтение и нормализация ленты

  feedparser, поля, даты и ссылки

• Устойчивые идентификаторы и дубли

  source+entry id, URL policy

• Условная загрузка HTTP

  ETag/Last-Modified/304, таймауты, лимит ответа

• История в SQLite

  Транзакционная фиксация entries и версии

• Расписание и повторные попытки

  Один worker, due/backoff, restart state

• Изменения и редакционная очередь

  Отбор новых/changed, подтверждение редактора

• API и страница подборки

  Read-only server, безопасный вывод и pagination

• Экспорт для Markdown-публикации

  Выбранные записи, references and idempotent export

• Наблюдение и границы источников

  Приватный локальный стенд, SSRF boundary and quotas

• AI-помощник по документам ProfessorWeb

  16 уроков одного развивающегося проекта: Определить собственные источники, вопросы и границы ответа. Зафиксировать контракт, воспроизводимое состояние и порядок обновления.

• Корпус документов и границы AI-помощника

  Определить собственные источники, вопросы и границы ответа.

• Чтение Markdown и метаданных источника

  Прочитать и проверить корпус, сохранив адреса и отпечатки файлов.

• Разделение документа на смысловые фрагменты

  Сохранить заголовки и разделить текст на ограниченные фрагменты.

• Поиск по словам и ранжирование BM25

  Объяснить частоты слов и упорядочить кандидатов BM25.

• Индекс документов в SQLite

  Сохранить документы и фрагменты одной транзакцией.

• Извлечение контекста для вопроса

  Отобрать публичные кандидаты и измерить покрытие вопроса.

• Бюджет контекста и порядок источников

  Уместить фрагменты в бюджет без обрыва доказательств.