╭──────────────────────────────────────────╮ ╭──────────────────────────────────────────╮ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok ╭──────────────────────────────────────────╮ ╭──────────────────────────────────────────╮ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok

Випадок використання · Дослідницькі агенти

Агенти, які перестають
повторювати себе.

LeanCTX надає дослідницьким агентам постійну, цитовану пам'ять: результати потрапляють у сховище знань із проваденсом, EvidenceLedger зберігає дослівні цитати з джерелами, а кешовані повторні читання коштують ~13 токенів. Ваш агент збирає інформацію один раз, запам'ятовує її між сесіями та відповідає з цитуваннями замість повторного скрейлінгу.

Створюйте з постійним контекстом Переглянути модель пам'яті

Проблема

Скільки це коштує сьогодні.

Кожна сесія починається з нуля

Результати вчорашнього дня втрачені. Агент повторно читає ті ж джерела, повторно виводить ті самі висновки та виставляє вам рахунок двічі.

Відповіді без квитанцій

Підсумок без джерел — це тягар. Дослідницький результат потребує дослівних цитат з проваденсом.

Джерела заповнюють вікно

Двадцять відкритих PDF не помістяться у контекстне вікно. Агентам потрібен ранжований рекॉल того, що важливо, а не все одразу.

Реалізовано сьогодні

Можливості, які виконують роботу.

Усе нижче виходить у відкритому бінарному файлі вже сьогодні. Жодних пунктів дорожньої карти, жодних списків очікування.

Ваші інструменти LeanCTX Модель

EvidenceLedger дослівні цитати з атрибуцією джерела, готові до цитування

Сховище знань результати, рішення та блокери зберігаються між сесіями

режими фактів / цитат / транскрипту джерела згортаються в атрибутивні одиниці

Семантичний + рекॉल BM25 пошук за значенням у всьому зібраному матеріалі

перечитування з ~13 токенів повторне звернення до відомого джерела майже безкоштовний

Швидкий старт

Від нуля до першого результату.

# збирати джерело як цитовану доказову базу

$ ctx_url_read("https://arxiv.org/abs/2310.08560", mode="quotes")

# запам'ятати знахідку

$ lean-ctx knowledge remember "accuracy falls 98→64% with window noise" --category discovery --key context-rot

# відганяння між сесіями

$ lean-ctx knowledge recall "context rot"

# семантичний пошук у корпусі

$ ctx_semantic_search("why does accuracy fall with window size")

Поглибити знання

Один гайд. Два шляхи. Повний референс.

гайд Концепції пам'яті Сесії, категорії знань та відганяння. шлях Шлях вебдослідження Від джерел до цитованої відповіді. шлях Подорож пам'яті та знань Що зберігається, де і як це запитувати. референс Інструменти знань ctx_knowledge, ctx_semantic_search та інші.

FAQ

Питання, які команди ставлять перед впровадженням.

Як LeanCTX забезпечує цитування досліджень?

EvidenceLedger зберігає дослівні цитати з їхнім URL джерелом або файлом. Відповіді можуть посилатися на ідентифікатори доказів, тому кожне твердження відстежується до оригіналу, який ви можете відкрити.

Чи зберігається пам'ять після перезапуску та нових сесій?

Так. Знахідки зберігаються у локальному сховищі знань з категоріями (відкриття, рішення, блокер...) та автоматично відновлюються в кожну нову сесію.

Чи може він обробляти великі корпуси?

Зібрані джерела дедупліковані, стиснені та індексуються за допомогою BM25 плюс знання графа. Recall повертає ранжований, бюджетний контекст, а не весь корпус одразу.

Поверніть контроль над вашим контекстом.

Безкоштовно для локального використання, назавжди. CI це забезпечує. Одна бінарна збірка, десять хвилин до першого виміряного результату.

Створюйте з постійним контекстом Переглянути плани

Агенти, які перестаютьповторювати себе.