К направлению

Данные, SEO-сигналы и аналитические системы

Система знаний

Загрузка данных, извлечение утверждений, граф историй, очередь проверки репутации и статическая публикация.

граф знанийутвержденияпубликация

Суть проекта

Что было построено

Система знаний - это первый рабочий прототип для медиа и аналитических потоков. Она не складывает источники в обычную ленту статей, а превращает разные входы в нормализованные события, утверждения, истории, акторов, репутационные сигналы, очередь редакционной проверки и статические страницы.

Задача

Какую проблему закрывали

Обычная новостная лента плохо держит память. Источник может ошибиться, другой источник может подтвердить или опровергнуть факт, история может разделиться на ветки, а актор может накапливать репутационный след. Если все это хранить только как статьи, редакция теряет связи, происхождение событий и основания для решений.

Результат

Что получилось

Собран рабочий прототип системы знаний: адаптеры загрузки, нормализация, извлечение утверждений, сопоставление историй, связи графа, репутация акторов, редакционная очередь, журнал аудита и статическая публикация. Есть демонстрационный запуск, боевой запуск, проверочный корпус, тесты и готовый статический просмотр.

43 истории в проверочном корпусе

22 активные истории после проверки корпуса

84 утверждения

извлечены из 72 обновлений историй

48 профилей источников

уникальные профили издателей и источников после загрузки

Загрузка

Источники входят в общий слой

Система принимает тестовый набор Telegram, тестовый набор RSS, ручную структурированные данные-ленту и боевую загрузку Google News RSS. Разные форматы приводятся к общей структуре, чтобы дальше работать не с хаосом источников, а с нормализованными объектами.

Утверждения

Из текста выделяются утверждения

Контент не остается просто текстом. Конвейер извлекает утверждения, связывает их с источником, актором и историей, а затем использует эти утверждения для статуса, уверенности и редакционного контроля.

Истории

События получают память

Сопоставление историй собирает похожие входы в развивающиеся объекты историй. Если появляются подтверждения, противоречия или расследовательские ветки, система сохраняет происхождение событий вместо того, чтобы терять контекст между статьями.

Репутация

Акторы получают след

Репутация акторов строится как объяснимые события, а не как магический рейтинг. В отчетах видны балл, точность и нагрузка противоречий по ключевым акторам.

Публикация

Выходом становится сайт знаний

Статическая публикация рендерит страницы историй, страницы акторов, ленту обновлений, очередь проверки, утверждения, источники и статус выполнения. Это уже не серверный эксперимент, а проверяемый интерфейс для просмотра системы.

Как работает система

Рабочая цепочка

  1. Загрузить источники из тестовых наборов, RSS, ручного структурированные данные или боевой ленты Google News RSS.
  2. Нормализовать записи и при необходимости выполнить OpenAI-обогащение.
  3. Извлечь утверждения и привязку к источнику.
  4. Сопоставить записи с существующими объектами историй.
  5. Обновить связи графа, происхождение событий и сигналы для проверки объединения или разделения историй.
  6. Записать события репутации акторов и журналы аудита.
  7. Сгенерировать статические страницы, очередь проверки и страницу статуса.

Доказательства

Как подтверждается результат

  • Система описывает единый цикл: загрузка источников, нормализация, извлечение утверждений, связывание историй и редакционная проверка.
  • Демонстрационный запуск создал 9 историй, 16 участников, 17 обновлений и страницы предварительного просмотра.
  • Рабочий запуск обработал 12 записей и сформировал 12 обогащенных записей, 12 историй и 14 участников для редакционного просмотра.
  • Проверочный корпус содержит 72 записи, 48 уникальных издателей, 84 утверждения и показатель разнообразия доказательств 0.59.
  • Отдельные проверки покрывают участников, утверждения, редакционный слой, нормализацию, репутацию и оценку историй.

Ценность

Что получает бизнес

  • Подходит редакциям и аналитическим командам, которым нужна память событий, а не только лента публикаций.
  • Помогает видеть, какие утверждения подтверждаются, спорят друг с другом или требуют ручной проверки.
  • Дает объяснимый слой репутации источников и акторов.
  • Может публиковать статический сайт знаний без тяжелой системы управления контентом.
  • Создает основу для процесса проверки, мониторинга репутации и графа историй.