Личная база знаний, которая формируется сама по себе.
LLM читает ваши документы, строит структурированную вики и поддерживает её актуальностью.

Что это? • Особенности • Стек технологий • Установка • Титры • Лицензия

Английский | 中文 | 日本語 | 한국어

---

Особенности

• Двухшаговая цепочка мысли — LLM сначала анализирует, затем генерирует страницы вики-страниц с отслеживаемостью источника и инкрементальным кэшем
• Мультимодальное внесение изображений — извлекать встроенные изображения из PDF, генерировать фактические субтитры с помощью LLM в видении, отображать их в результатах поиска с учётом изображений с предварительным просмотром лайтбокса и переходом к исходнику
• Мультиформатный парсинг документов — ввод PDF, документов Office, EPUB/MOBI, режима Org, изображений, медиа, веб-клипов и пакетов URL с встроенной, облачной или локальной обработкой PDF на MinerU
• Гибкая конфигурация моделей — настраивает модели по проектам, маршрутизирует Chat и Inest отдельно, а также управляет пользовательскими провайдерами, заголовками и потоковым выходом
• Исходное извлечение — используйте режим только для чтения источников для получения ответов исключительно из оригинального импортированного материала

LLM Wiki

A personal knowledge base that builds itself. LLM reads your documents, builds a structured wiki, and keeps it current.

What is this? • Features • Tech Stack • Installation • Credits • License

English | 中文 | 日本語 | 한국어

---

Features

• Two-Step Chain-of-Thought Ingest — LLM analyzes first, then generates wiki pages with source traceability and incremental cache
• Multimodal Image Ingestion — extract embedded images from PDFs, generate factual captions with a vision LLM, surface them in image-aware search results with lightbox preview and jump-to-source
• Multi-format Document Parsing — ingest PDF, Office documents, EPUB/MOBI, Org mode, images, media, web clips, and batches of URLs, with built-in, cloud, or local MinerU PDF processing
• Flexible Model Configuration — configure models per project, route Chat and Ingest independently, and manage custom providers, headers, and streaming output
• Source-grounded Retrieval — use Read Sources Only mode to answer exclusively from original imported material
• Project Management & Migration — export and import complete project archives across devices, and rebuild the Wiki index from existing pages
• 4-Signal Knowledge Graph — relevance model with direct links, source overlap, Adamic-Adar, and type affinity
• Louvain Community Detection — automatic knowledge cluster discovery with cohesion scoring
• Graph Insights — surprising connections and knowledge gaps with one-click Deep Research
• Vector Semantic Search — optional embedding-based retrieval via LanceDB, supports any OpenAI-compatible endpoint
• Persistent Ingest Queue — serial processing with crash recovery, cancel, retry, and progress visualization
• Folder Import — recursive folder import preserving directory structure, folder context as LLM classification hint
• Source Folder Auto-Watch — detects external changes in raw/sources/ and keeps ingest/delete cleanup in sync
• Deep Research — LLM-optimized search topics, multi-query web search via Tavily, SerpApi, or SearXNG, auto-ingest results into wiki
• Rust Backend Chat Agent — tool-using chat runtime with wiki/source/graph/web retrieval, workspace file generation, shell approval, cancellation, and streaming tool events
• Agent Skills — scan and enable local SKILL.md folders, select skills with /skill, and let the Agent read skill instructions on demand