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• karpathy/llm-wiki.md

使用大语言模型（LLM）构建个人知识库的模式。

这是一份概念文件，设计用于复制粘贴到你自己的 LLM 智能体中（例如 OpenAI Codex、Claude Code、OpenCode / Pi 等）。它的目标是传达高层级的理念，而具体细节将由你的智能体与你协作构建。

核心理念

大多数人与 LLM 和文档打交道的体验看起来像是 RAG：你上传一批文件，LLM 在查询时检索相关片段，然后生成答案。这确实有效，但 LLM 每次都要从零开始重新发现知识，没有任何积累。当你问一个需要综合五份文档的微妙问题时，LLM 必须每次都找到并拼凑相关片段，没有任何东西被沉淀下来。NotebookLM、ChatGPT 文件上传以及大多数 RAG 系统都是这样工作的。

这里的理念不同。与其仅在查询时从原始文档中检索，LLM 增量式地构建并维护一个持久的维基 —— 一个结构化的、相互关联的 Markdown 文件集合，位于你和原始来源之间。当你添加新来源时，LLM 不只是将其索引以备后用。它会阅读来源，提取关键信息，并将其整合到现有维基中 —— 更新实体页面、修订主题摘要、标注新数据与旧主张的矛盾之处、强化或挑战不断演进的综合结论。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。

这就是关键区别：维基是一个持久的、复合增长的产物。

WikiLLM

利用 LLM 构建个人知识库的系统。WikiLLM 将原始素材"编译"成结构化、交叉链接的高质量中文 Wiki，可在 Obsidian 中查看。

本项目基于 Andrej Karpathy 提出的理念构建。详见：LLM Knowledge Bases

项目概述

WikiLLM 的工作流包括：

1. 数据摄入：源文档（文章、论文、代码库、数据集、图像）被索引到 raw/ 目录
2. Wiki 编译：LLM 增量地"编译"原始数据成 markdown 文件的 wiki，包含摘要、反向链接、分类概念和相互链接的文章
3. IDE：Obsidian 用作前端查看原始数据、编译后的 wiki 和可视化
4. 问答：LLM 可以通过研究相关数据来回答针对 wiki 的复杂问题
5. 输出：结果渲染为 markdown 文件、Marp 幻灯片或 matplotlib 图像，可在 Obsidian 中查看
6. Linting：LLM"健康检查"发现不一致、填补缺失数据、建议新文章候选
7. 额外工具：诸如 wiki 上的朴素搜索引擎等额外工具

核心原则

• LLM 编写和维护所有 wiki 数据；手动编辑很少见
• 用户探索和查询被归档回 wiki 以增强它
• 系统专注于 markdown 文件和 Obsidian 兼容格式
• 图像被下载到本地 以便 LLM 轻松引用

目录结构

• LLM Knowledge Bases

最近我发现一个非常实用的方法：利用大语言模型（LLM）为各类感兴趣的研究方向搭建个人知识库。这样一来，我近期消耗的模型令牌中，用于处理代码的占比大幅减少，更多被用于处理知识（以 Markdown 文件和图片形式存储）。最新的大语言模型在这方面表现十分出色。具体做法如下：

数据导入

我先将各类源文件（文章、论文、代码仓库、数据集、图片等）归档到 raw/ 目录下，再通过大语言模型逐步“编译”生成一份知识库，这份知识库本质就是按目录结构组织的一系列 .md 文件。 知识库会包含 raw/ 目录下所有数据的摘要、反向链接，还会将数据按概念分类、撰写对应词条并完成相互关联。 为把网页文章转为 .md 文件，我习惯使用 Obsidian 网页剪藏插件，同时通过快捷键将相关图片批量下载到本地，方便大语言模型直接调用。

集成开发环境

我把 Obsidian 当作前端 IDE，既能查看原始数据、编译后的知识库，也能查看衍生的可视化内容。 需要重点说明的是：整个知识库的内容撰写与维护均由大语言模型完成，我几乎不直接手动修改。我还试用过多款 Obsidian 插件，以其他形式渲染和查看数据（比如用 Marp 制作幻灯片）。

问答交互 真正有意思的是，当知识库规模足够大时（比如我近期的研究知识库已有约 100 篇词条、40 万字），就可以向大语言模型智能体提出各类复杂问题