LLM-таймлайн для архива писем

Задача

Историку, пишущему кандидатскую диссертацию, нужно было понять, кто кому что написал на базе 1000+ писем: персона, место, скрытые намерения. Источник: отсканированные письма на русском языке из 1920-х — переписка русской церкви в эмиграции.

Решение

LLM-приложение на Electron + Python, которое превращает Word-документы в интерактивный таймлайн событий:

• LLM-пайплайн вычленяет из писем события, действующих лиц и темы
• Таймлайн показывает, кто кому когда что написал и что произошло
• Фильтры по людям и темам позволяют видеть только нужные линии переписки

Результат

• От недель на ручную обработку и месяцев на картирование — к быстрому прослеживанию связей
• Архив становится интерфейсом: исследователь читает, а не расшифровывает

Похожая задача? Покажу на вашем примере за 30 минут — выбрать время.