Каждую неделю один и тот же набор файлов: статус-отчёт, бюджет, протокол встречи. Вопросы меняются, а AI-агенту снова отправляют документы целиком. Вместе с объёмом контекста растёт расход токенов.

В блоге Doubletapp вышла моя статья о том, как организовать работу с документами — от простого чтения файлов до поиска по архиву. 📄 Разовая задача: MarkItDown MCP превращает выбранные документы в текст, по которому агент готовит сводку, сверяет цифры или ищет расхождения. 🔎 Повторные вопросы: RAG с Chroma позволяет находить подходящие фрагменты и передавать агенту их вместо всего архива. В статье разобрал: • как подключить инструменты и подготовить документы; • какие готовые запросы использовать; • как индексировать большой архив локально; • как сравнить расход токенов и проверить точность ответов.

MarkItDown сам по себе текст не сжимает. Экономия зависит от того, какой контекст получает модель; для RAG нужно также учитывать затраты на подготовку индекса. А важные цифры и выводы стоит сверять с оригиналами.

Что у вас чаще: разовый разбор файла или регулярные вопросы по одним и тем же материалам? Читать статью → #ИИ #Автоматизация #RAG #MCP