ThoughtDAG — это проект с открытым исходным кодом и ориентированный на локальное использование рабочее пространство, которое рассматривает связи в разговоре как механизм управления контекстом модели. Каждый обмен вопросами и ответами функционирует как узел, и только связанные вышестоящие узлы сериализуются в следующий запрос к модели.
- Удаление связи исключает эту ветвь из фактического ввода, а не только из визуализации.
- Автор проводит пилотный бенчмарк с тремя семействами возмущений: нерелевантными правдоподобными ветвями, устаревшими предположениями и противоречивыми доказательствами.
- Сравнения используют фиксированные настройки для чистых доказательств (C0), загрязнённого контекста (C1), явного удаления из графа (C2) и автоматического суммирования (C3).
- Инструмент поддерживает Ollama для локального вывода и произвольные конечные точки, совместимые с OpenAI, сохраняя все данные локально.
Автор ищет отзывы от пользователей, работающих с локальными моделями, относительно подходящих комбинаций моделей/контекста, отсутствующих случаев реального загрязнения данных и полезности явного прунинга по сравнению с поиском в небольших окнах контекста.