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title, type, tags, sources, last_updated
| title | type | tags | sources | last_updated | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LLM Wiki | concept |
|
2026-04-09 |
LLM Wiki
描述
让 AI 增量构建和维护一个持久化的 Wiki 系统，页面之间互相链接，知识越积越厚。
核心理念（来自 Karpathy 2026-03 分享）
RAG 模式的问题
"每次从零检索"，知识不积累。
LLM Wiki 的优势
- AI 在执行任务过程中顺手维护链接
- 更新摘要
- 添加 Tag
- 标记新旧矛盾
- 页面间互相链接，知识越积越厚
- 不是被动等着被查询
与 RAG 的对比
| 维度 | RAG | LLM Wiki |
|---|---|---|
| 知识积累 | 每次从零检索 | 增量构建 |
| 上下文 | 临时检索 | 持久化链接 |
| 关系 | 独立文档 | 互相链接形成网络 |
| 维护 | 被动等待查询 | 主动更新 |
实现案例
用户实践（养虾日记3）
- Obsidian 做知识库（多端同步）
- Gitea 做版本控制（Git 历史）
- OpenClaw 做写入接口（obsidian skill）
- AI 在执行任务的过程中顺手维护链接、更新摘要、添加 Tag、标记新旧矛盾