Як створити зовнішню систему пам’яті для ефективної роботи з ШІ
Нові інструменти штучного інтелекту зазвичай починають “з чистого аркуша”, якщо ви не експортували свої налаштування. Навіть при перенесенні даних від старого чатбота до нового часто виникають плутанини: іноді контекст для різних проєктів змішується, іноді пам’ять зберігає застарілі вподобання. Щоб цього уникнути, варто контролювати, що саме запам’ятовує ШІ, попросити “забути” старі налаштування і нагадувати, який контекст підходить до конкретного проєкту.
Створення власної зовнішньої системи пам’яті
Проста, прозора й зручна у використанні колекція Markdown-файлів
Ідея створити свою зовнішню пам’ять народилась із бажання мати повний контроль над тим, що ШІ знає про тебе і твої проєкти. Ніяких складних серверів або хитромудрих знанєвих графів – лише базовий, зрозумілий формат, який можуть читати і люди, і машини.
Markdown-файли ідеально підходять для цього: вони текстові, легко редагуються будь-яким редактором і прекрасно розуміються великими мовними моделями (LLM). Моя система складається з таких файлів:
- about_me.md – основна інформація про мене, мої професійні вподобання й правила для ШІ;
- projects.md – детальний опис актуальних проєктів, із періодичною перевіркою та оновленням;
- archive.md – збережені завершені проєкти, для використання в майбутній роботі, якщо потрібен додатковий контекст.
Якщо руками вести ці файли здається складно, можна попросити сам чатбот автоматично згенерувати їх, а потім підкоригувати за потребою.
Як підключити Claude і ChatGPT до вашої зовнішньої пам’яті
Кілька простих кроків для швидкого старту
Після створення Markdown-файлів треба налаштувати чатботів на їх використання. Наприклад, Claude в безкоштовній версії може читати файли з Google Drive, тож варто зберегти вашу папку пам’яті там й активувати підключення через Settings > Connectors > Google Drive. Для ChatGPT безкоштовної версії доведеться щоразу копіювати та вставляти потрібні файли вручну в чат.
Для зручності використання варто додати в обох чатботів спеціальні інструкції:
Приклад інструкцій для Claude
- На початку кожного сеансу читай файл about_me.md і слідуй його вказівкам;
- Залучай projects.md лише для поточних задач і проєктів;
- Використовуй archive.md, якщо мова йде про завершені чи схожі проєкти;
- Розглядай ці файли як єдине джерело правди, якщо інформація суперечить тому, що я кажу, повідомляй про це замість здогадок;
- Не редагуй файли, поки я не скажу “зберегти”.
Інструкції для ChatGPT
- Вважає файли about_me.md, projects.md і archive.md правдивими джерелами інформації про мене та мої задачі;
- Якщо позначена інформація суперечить сказаному в чаті, повідомляй про це;
- Проси додати потрібний файл, якщо його немає під час виконання завдання;
- При проханні оглянути сесію пропонуй доповнення: назва файлу, рядок для додавання чи заміни та мотивацію до змін;
Після завершення роботи попросіть ШІ перерахувати значущі зміни для оновлення зовнішньої пам’яті, а ви обирайте, що додати або прибрати.
Чому варто користуватися зовнішньою системою пам’яті
Зручність, гнучкість і повний контроль
Перенесення налаштувань з одного ШІ до іншого з кожним роком стає простішим, але централізована зовнішня пам’ять залишається найзручнішим рішенням. Вона дозволяє миттєво адаптуватися до нових інструментів без зайвих клопотів з експортом чи імпортом. Крім того, зовнішні Markdown-файли відкривають необмежені можливості налаштування.
Переваги такої системи полягають у наступному:
- Прозорість — ви точно знаєте, що бачить і з чим працює ваш ШІ;
- Гнучкість — легко додавати, змінювати або видаляти інформацію у будь-який момент;
- Універсальність — один набір пам’яті підходить для кількох ШІ одночасно;
Не забувайте, що підтримка та актуалізація системи потребує часу й уваги. Якщо ви працюєте з одним ЛЛМ щодня, можливо, розумніше користуватися вбудованими інструментами пам’яті.
