LLM Wiki 是一个跨平台桌面应用，基于 Karpathy 的 LLM Wiki 模式，把导入的文档自动整理成互相链接的个人知识库。与传统 RAG 每次查询都从头检索不同，它让 LLM 增量构建并持续维护一份持久 wiki，知识只编译一次、持续更新，而不是每次查询都重新推导。
适合做研究、阅读和知识管理的人。支持 PDF、Office、EPUB/MOBI、图片、网页剪藏等多种格式导入，生成带来源追溯的 wiki 页面，并内置知识图谱、社区检测、向量语义搜索、Deep Research 等能力。桌面端基于 Tauri v2，提供本地 HTTP API 和 MCP 服务器，可接入 Claude Code / Codex 等 AI Agent。
主要能力：
• 两步链式思考 ingest：先分析后生成，带来源追溯与增量缓存
• 多格式解析：PDF、Office、EPUB/MOBI、图片、网页剪藏，可选 MinerU 处理复杂 PDF
• 知识图谱：4 信号相关度模型 + Louvain 社区检测，自动发现知识簇与知识缺口
• 向量语义搜索：可选 LanceDB 嵌入检索，支持任意 OpenAI 兼容端点，开启后召回率从 58.2% 提升至 71.4%
• Rust 后端聊天 Agent：工具调用、技能管理、生成工作区文件
• 异步审核系统：LLM 标记需人工判断的条目，预生成搜索查询
• Chrome 剪藏扩展：一键抓取网页并自动入库
• 本地 HTTP API + MCP 服务器：供外部工具和 AI Agent 查询 wiki
项目由 nash_su 开发维护，采用 GPL v3.0 许可。
🔗 原文：github.com/nashsu/llm_wiki
#GitHub #开源 #LLMWiki #知识库 #RAG #Tauri #AI
@GitHubTrendingHub