llm-wiki

一个由 LLM 增量构建和维护的个人知识库。

理念

大多数人的 LLM + 文档使用方式是 RAG：上传文件，检索相关片段，生成回答。这种方式每次都在从头发现知识，没有积累。

LLM Wiki 的核心不同：让 LLM 在你和原始资料之间构建一个持久的、不断积累的 wiki。新增资料时，LLM 会：

• 读取并提取关键信息
• 整合到现有 wiki
• 更新相关实体页面
• 标注新旧矛盾
• 维护交叉引用

知识被编译一次，然后保持最新，而不是每次查询都重新推导。

核心操作

Ingest（摄入新资料）

• 将源文档放入 raw/ 目录
• 告诉 LLM 处理该资料
• LLM 会：
• 读取源文档
• 在 wiki/sources/ 创建摘要页
• 更新 wiki/index.md
• 更新相关 entity/concept 页
• 追加到 wiki/log.md

Query（查询）

• 向 LLM 提问
• LLM 搜索 wiki 相关页面
• 综合回答，标注来源
• 优质回答可存档为新页面

Lint（健康检查）

• 页面间矛盾
• 过时信息
• 孤立页面（无引用）
• 缺失的交叉链接
• 可补充的数据空白

关键文件

index.md

内容目录，按类别组织每个页面。LLM 每次 ingest 后更新。

log.md

时间线日志，追加式记录所有操作。 格式：## [YYYY-MM-DD] type | Title

工具推荐

• qmd — 本地 Markdown 搜索（BM25 + 向量）
• mdv — 终端 Markdown 渲染
• bat — 高亮语法阅读
• GitHub — 原生支持 Markdown，版本控制

为什么有效

"人类放弃 wiki 是因为维护负担增长快于价值。LLM 不会厌倦、不会忘记更新交叉引用、一次可以修改 15 个文件。" — Andrej Karpathy

人类负责：策展来源、引导分析、提出好问题、思考意义。 LLM 负责：所有繁琐工作——总结、交叉引用、归档、记账。