本文介绍llm-wiki理念:让AI长期维护Markdown知识图谱,区别于传统RAG的临时检索,实现知识复利。文章详述其三层架构(原始资料、知识层、操作规则)、核心操作(导入、查询、维护),并调研2026年生态工具,如OpenWiki、OpenKB等,提供选型建议和实现路线图,强调Markdown为真相层、索引可重建、写回需治理。
文章探讨了知识复利系统的构建与应用,强调通过记录教训和经验来简化工作流程。团队在解决问题时应整理教训文档,以便未来查阅。系统设计确保知识的自动检索与更新,避免遗忘和重复错误,从而提升团队效率和产品质量。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。