最近AI圈里悄悄火起来的LLM Wiki

支持本地私有部署。

整个知识库全是纯文本的Markdown文件，根本不用搭复杂的向量数据库，哪怕存上百份资料、几百个页面，它也能做到秒级检索跳转，还能直接和Obsidian这类常用笔记软件无缝对接，用起来特别顺。
是真的能实现智能复利。

你平时问AI得到的深度分析结果，它会自动存回Wiki里，直接变成你自己的知识资产。

它还会定期自动巡检整个知识库，把页面之间逻辑矛盾的地方、过时的信息都找出来修复，越用知识库的准确度越高，根本不会越用越乱。

说白了，以前大家常用的传统RAG，就是应付单次考试的工具，每次答题都得从零开始。

而LLM Wiki是真的让大模型拥有了长期记忆，能跟着你一起持续学习，攒下来的知识会越来越有价值。