Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) genellikle özetleme amacıyla kullanılırken, bu makale Claude Code'un kitaplar arasında daha derinlemesine okuma yapma potansiyelini inceliyor. Yazar, 100 kurgusal olmayan kitaptan oluşan bir kütüphaneyi kullanarak, Claude Code'u belirli fikirlerle bağlantılı alıntı dizileri veya "izler" bulmak üzere yapılandırdı. Bu yaklaşım, LLM'lerin bilgiyi azaltmak yerine zenginleştirebileceğini gösteriyor. Örneğin, girişimcilik dünyasındaki aldatmacayı kitle hareketlerinin sosyal psikolojisiyle ilişkilendiren bir iz, Steve Jobs'tan Theranos'a kadar uzanan ilginç bağlantılar ortaya koyuyor.
Sistem, kitapları yaklaşık 500 kelimelik parçalara ayırarak çalışıyor; bu parçalar konulara göre indeksleniyor ve konular da hiyerarşik bir ağaç yapısında gruplandırılıyor. Bu "Borgesian taksonomisi", Claude'un kitapların içeriğini anlamasına yardımcı oluyor. Claude, belirli bir sorguya benzer konularla ilişkili parçaları bulmak, belirli bir konu etrafındaki parçalarda ortaya çıkan konuları keşfetmek veya birden fazla kitapta birlikte geçen konuları tespit etmek gibi işlevleri yerine getiren komut satırı araçlarını kullanıyor. Bu araçlar sayesinde, Claude Code öncelikle kütüphaneyi ve mevcut izleri tarayarak yeni iz fikirleri öneriyor, ardından belirli bir fikri birize dönüştürüyor ve son olarak alıntılar arasına vurgular ve bağlantılar ekliyor.
Yazar, bu projede Claude Code'un kodlama dışı görevlerdeki etkinliğinden etkilendiğini belirtiyor. Başlangıçta geleneksel bir çoklu LLM modülü yaklaşımı denese de, Claude'a hata ayıklama araçlarına erişim ve minimal bir "ilginç bir şey bul" komutu verdiğinde çok daha iyi sonuçlar aldığını fark etti. Bu deneyim, Claude Code'un karmaşık bilgi keşfi ve bağlantı kurma süreçlerinde ne kadar yetenekli olduğunu ortaya koyuyor.
Büyük dil modellerinin sadece özetleme yerine, geniş metin kütüphaneleri arasında derinlemesine bağlantılar kurarak yeni bilgiler keşfetme potansiyelini ortaya koyuyor.