превышало десять. Вторая не удалась из-за плохой интеграции, которая объединяла несвязанные элементы. Третья, MapReduce, оказалась успешной: каждый источник аннотируется и извлекаются ключевые термины, затем термины инвертируются для сопоставления каждого термина с его источниками. Судья на основе LLM фильтрует термины по важности; для важных терминов создается вики-элемент с кратким описанием, свойствами и ссылками на связанные элементы. Конвейер использует gpt-5-mini от прокси-провайдера и gemma4:26b из локального Ollama. gpt-5-mini склонен переоценивать значимость и иногда добавляет термины самостоятельно, но линкер ловит это; gemma4:26b более строг, но испытывает трудности со структурированным выводом, требуя разбиения в коде. Затраты: Claude Code стоит 3-4 доллара за 100 КБ исходного текста, gpt-5-mini — 1,1-1,3 доллара, а gemma4:26b обходится только в стоимость электроэнергии, но медленный (12 токенов в секунду, конвейер занимает целый день). Реализация, Wiki-assembler, представляет собой Python-конвейер с пятью или шестью простыми агентами LangChain и двумя жестко запрограммированными блоками, избегая ReAct из-за бесконечных рассуждений Gemma. Шаги конвейера включают аннотацию и категоризацию, фильтрацию ключевых терминов через судью на основе LLM, создание вики-элементов и их связывание.