Andrej Karpathy：大语言模型构建个人知识库的实践指南
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：
根据 Andrej Karpathy（前特斯拉 AI 总监、OpenAI 创始成员）在 2026 年 4 月分享的 “LLM Knowledge Bases”（大模型知识库） 概念，构建个人知识系统的方法论正在发生根本性的转变：放弃耗时的手动整理笔记，也暂时绕开复杂的 RAG（检索增强生成）系统；转而将 LLM 作为“全职图书管理员”，让它自动把海量原始资料“编译”成一个结构化的 Markdown Wiki。
基于他分享的工作流，以下是构建你自己 AI 驱动知识系统的核心逻辑与具体步骤：
总结行动指南：
要实践这一套理念，你可以从最简单的本地文件夹开始。专注于阅读和收集高质量的素材（存入 /raw），然后通过编写简单的 Python 脚本调用大模型 API，让 AI 帮你生成摘要、建立目录和双向链接。把你过去花在排版、打标签和整理文件夹上的时间，全部用来思考和提出更深刻的问题。
Karpathy 的这篇 X 帖子（2026 年 4 月 2 日）核心讲的是：用 LLM（大型语言模型）来构