
LLM Wiki 是一款跨平台桌面应用,自动将你的文档转化为有序、相互关联的知识库。
概览
一个自我构建的个人知识库。LLM会阅读你的文档,构建结构化的维基,并保持其最新。 这是什么?• 功能 • 技术栈 • 安装 • 制作人员 • 授权 - — LLM 先分析,然后生成具有源可追溯性和增量缓存的维基页面 - — 从嵌入的 PDF 中提取图片,使用愿景型 LLM 生成事实说明,利用 Lightbox 预览和跳转到源码的图像感知搜索结果中显示 - — 使用 MinerU 云解析处理包含表格、公式和密集布局的复杂 PDF;内置的本地解析器仍是默认配置——具有直接链接、源重叠、Adamic-Adar 和类型亲和力的相关性模型 - — 自动发现知识集群并进行内聚评分 - — 通过一键深度研究解决意外的连接和知识空白 - — 可选的基于嵌入的 LanceDB 检索,支持任何兼容 OpenAI 的端点 - - 带崩溃恢复、取消、重试和进度可视化的串行处理 - —...
概述(AI 翻译)
一个自我建立的个人知识库。 LLM会阅读你的文档,构建结构化的维基,并保持其最新。
这是什么?• 特色 • 技术栈 • 安装 • 制作人员名单 • 许可
英文 |中文 |日本語 |한국어
特色
- 两步思维链采集 — LLM先分析,然后生成具有源可追溯性和增量缓存的维基页面
- 多模态图像摄取 — 从PDF中提取嵌入图片,使用视觉大型语言模型生成事实说明,并通过Lightbox预览和跳转到源头显示在图像感知搜索结果中
- 多格式文档解析 — 导入PDF、Office文档、EPUB/MOBI、组织模式、图片、媒体、网页剪辑和批次URL,支持内置、云端或本地MinerU PDF处理
- 灵活模型配置 — 为每个项目配置模型,独立路由聊天和导入,管理自定义提供者、头部和流媒体输出
- 基于来源的检索 — 使用仅读源模式,仅回答原始导入材料
本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。
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.mdfolders, select skills with/skill, and let the Agent read skill instructions on demand
推荐工具
换一个关键词,或者移除筛选条件。
安装
npx skillfish add nashsu/llm_wiki