这个概念我倒是很早就知道了。但是公司里类似知识库的项目都停摆了，所以 LLM Wiki 一直躺在我的收藏夹里吃灰，原本是想拿来搭建个人知识库的。不过凑巧昨晚刷抖音，看到一位宝妈博主正在分享，突然想起来，我也在做自媒体来着。

最近又有人跟我争论，说他们公司从来不用 RAG，用的是 LLM Wiki。我懒得争论，我猜他们想说的，是不用“切片、向量化、召回”那套流程。至于 RAG 的范围，上一篇已经讲过了，这里就不继续掰扯了。

那么，下面是我这个碳基生物结合资料整理出的理解：LLM Wiki，就是让模型把零散资料整理成相互链接的知识页面，并持续维护它们。

Wiki 里多了一个负责整理的模型

Wiki 可以理解为一种方便协作编辑、用链接串起知识页面的形式，维基百科就是熟悉的例子。个人也可以维护自己的 Wiki。MediaWiki 的介绍解释了这类系统的基本特点。

这里说的 LLM Wiki，按 Karpathy 的原始说明来理解：它是一种组织知识的思路，具体软件和工作流可以不同。

原文里把东西分成了三层：

  • 原始资料：文章、论文、记录之类，只读，模型不改它。
  • Wiki 本身：模型写的一堆 Markdown 页面，概念解释、主题归纳、资料之间的关联都在这里，基本由模型维护。
  • 维护规则：一份类似 CLAUDE.md、AGENTS.md 的说明文件，约定页面怎么组织、出处怎么写、新资料进来该干什么。

看到这里我有点乐，我这个博客仓库里就躺着一份 AGENTS.md，只不过管的是 Hugo 和导航图标，不是知识页面[Doge]

日常动作也就三个。新资料进来叫 ingest：模型读一遍，写摘要，顺手更新相关的概念页和交叉链接，原文说一份资料可能会牵动十几个页面。提问叫 query：模型先查这些页面再回答，必要时回看原文；聊出来值得留的分析，核对后也可以写回去，不让它烂在聊天记录里。还有一个容易被忽略的 lint：隔一段时间让模型巡检一遍，找互相矛盾的说法、过时的结论、没人链接的孤儿页面。

为了不迷路，原文还建议放两个文件：index.md 按分类列出所有页面，每次入库都更新；log.md 只追加不修改，按时间记下每次做了什么。大概长这样（示意）：

text
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wiki/
├── index.md        # 目录，入库时更新
├── log.md          # 流水账，只追加
├── concepts/
│   └── 缓存策略.md
└── sources/
    └── v2-发布说明.md
markdown
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## [2026-04-02] ingest | v2 发布说明
- 更新 concepts/缓存策略.md：补充 v2 已修复过期数据问题

工具方面，原文用的是 Obsidian 当编辑器，配合 Web Clipper 抓网页。说白了，载体就是一个普通的 Markdown 文件夹，换什么编辑器都行。

LLM Wiki 四格漫画：保留原文、整理知识页面、查页回答和核对后更新

资料入库时整理，提问时读取；维护规则约定页面结构、出处和更新方式。

这层文件保存了整理成果，模型下次仍要读取它们。不能理解成“模型已经把知识永久学进脑子里了”。

举个例子

假设手里有三份资料：v1 部署文档建议打开缓存；后来一份故障记录说，缓存会返回过期数据；再后来，v2 发布说明宣布修复了这个问题。

如果只给每份文档各写一段摘要，还需要再把这三件事串起来。Wiki 可以围绕“缓存策略”维护一页，写清楚适用版本、故障现象和修复情况，并链接回三份原文。

LLM Wiki 版本维护漫画：三份缓存资料汇入主题页面，分别保留 v1 故障提示和 v2 修复记录

假设示例：三份资料共同维护一个主题页面，版本条件与出处一起保留。

这样再问“缓存能不能开”，模型可以先读这一页，同时确认用户用的版本。新版本修好了，也不能顺手把仍在用旧版本的人一起算进去。

和 RAG 比有什么区别

简单的向量检索流程，通常是先切片建索引，等提问时召回片段，再让模型综合。LLM Wiki 则把一部分跨资料整理提前做，并把结果保存下来复用。这里比较的是这种简单流程，RAG 也可以使用预先整理好的资料。

至于找页面，用目录、关键词还是向量，仍然是实现选择。原始说明就提到可以接入 qmd，而 qmd 支持 BM25、向量检索和重排。光看“LLM Wiki”这个名字，判断不了底下有没有向量。

对我来说，更值得留意的是维护成本。整理提前做，调用成本也提前发生；资料变了，哪些页面需要跟着改？摘要写错了，会不会被后面的回答反复引用？

这有点像传话游戏，第一个人听错一个字，传到最后一个人那里已经面目全非。RAG 每次都回去翻原文，错了也只错这一次；Wiki 是在自己写过的东西上继续写，错误会跟着复利。原文里那句“the wiki is a persistent, compounding artifact”，知识能复利，错误也能。

所以 lint 不是可有可无的步骤，原文、出处和 log.md 这种修改记录也必须留着，出了问题才能顺着链接查回去。让模型维护，不等于免检。

不过我还没真正跑起来过，所以只能浅浅讲一讲。收藏夹里吃灰的那个个人知识库，回头找个周末拿它试试，跑出点东西再来补一篇。