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原文中文，约5700字，阅读约需14分钟。
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内容提要
卡帕西提出通过大模型构建个人知识库，先收集资料，再让LLM自动编译成结构化的wiki，最后通过Obsidian进行管理和查询。用户可提问，LLM基于知识库回答，并定期维护内容。未来设想是启动AI团队协作，自动生成报告，改变传统学习方式，强调知识系统的构建与管理。
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关键要点
- 卡帕西提出通过大模型构建个人知识库，先收集资料，再让LLM自动编译成结构化的wiki。
- 用户可以通过Obsidian管理和查询知识库，LLM基于知识库回答问题并定期维护内容。
- 第一步是创建一个raw文件夹，存放所有原始资料，不挑食地收集各种格式的资料。
- 第二步是让LLM将原始资料编译成wiki，自动总结核心内容、提取关键概念并生成双向链接。
- 第三步使用Obsidian作为知识IDE，进行资料查看、概念链接和报告生成。
- 第四步在wiki上直接提问，LLM基于整个wiki内容回答问题，提供更可靠的答案。
- 第五步让LLM定期维护wiki，检查不一致信息、缺失内容和潜在新主题。
- 第六步自己编写工具扩展系统能力，转变为工具创造者而非单纯使用者。
- 第七步用wiki数据微调LLM，使知识写入模型权重，提高反应速度和降低成本。
- 第八步设想未来通过AI团队协作，自动化处理问题并生成报告，改变传统学习方式。
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延伸问答
如何使用LLM构建个人知识库？
首先收集原始资料到一个raw文件夹，然后让LLM将这些资料编译成结构化的wiki，最后通过Obsidian进行管理和查询。
Obsidian在知识管理中有什么作用？
Obsidian被用作知识IDE，帮助用户查看资料、概念链接和生成报告，简化知识输出流程。
LLM如何回答用户在wiki上的问题？
用户可以在wiki上直接提问，LLM会基于整个wiki内容回答问题，提供更可靠的答案。
卡帕西提到的知识库维护是如何进行的？
LLM会定期扫描知识库，找出不一致的信息、缺失的内容和潜在的新主题，主动维护知识库的质量。
如何通过微调LLM来提高知识库的反应速度？
通过将wiki数据用于微调LLM，使知识写入模型权重，从而提高反应速度和降低成本。
未来的学习方式将如何改变？
未来的学习方式将不再是手动整理资料，而是通过指挥AI团队自动化处理问题和生成报告。
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