一眼入口

核心定位

三步上手

# 1. 启动应用 → 创建新项目（选择模板）
# 2. 设置 → 配置 LLM 提供商（API 密钥 + 模型）
# 3. 资料源 → 导入文档（PDF、DOCX、MD 等）

安装命令

# 预编译二进制（推荐）
# 从 https://github.com/nashsu/llm_wiki/releases 下载对应平台安装包

# 从源码构建（前置条件：Node.js 20+, Rust 1.70+）
git clone https://github.com/nashsu/llm_wiki.git
cd llm_wiki
npm install
npm run tauri dev      # 开发模式
npm run tauri build     # 生产构建

# Chrome 扩展
# 1. 打开 chrome://extensions
# 2. 启用「开发者模式」
# 3. 点击「加载已解压的扩展程序」
# 4. 选择 extension/ 目录

最小工作流

两步思维链摄入

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第一步（分析）：LLM 阅读资料 → 结构化分析                    │
│  - 关键实体、概念、论点                                      │
│  - 与现有 Wiki 内容的关联                                    │
│  - 与现有知识的矛盾和张力                                    │
│  - Wiki 结构建议                                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  第二步（生成）：LLM 基于分析 → 生成 Wiki 文件               │
│  - 带 frontmatter 的资料摘要（type, title, sources[]）       │
│  - 实体页面、概念页面及交叉引用                              │
│  - 更新 index.md、log.md、overview.md                       │
│  - 需要人工判断的审核项                                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

摄入增强机制

高频场景 Recipes

场景 1：导入文档构建知识库

资料源 → 选择文件/文件夹 → 观察活动面板 → Wiki 自动生成

场景 2：查询知识库

聊天 → 输入问题 → LLM 读取相关 Wiki → 返回带引用的回答

场景 3：探索知识图谱

图谱 → 查看节点/边 → 点击洞察卡片 → 触发深度研究

场景 4：深度研究

图谱洞察 → Deep Research → LLM 生成搜索查询 → 网络搜索 → 研究结果自动摄入

场景 5：使用 Chrome 扩展剪藏网页

网页 → 点击扩展图标 → 选择目标 Wiki → 自动摄入

知识图谱速查

四信号关联度模型

图谱交互

悬停节点 → 邻居保持可见，非邻居变暗，边高亮显示关联度分数
缩放控件 → 放大、缩小、适应屏幕
着色切换 → 按页面类型 或 按 Louvain 社区

Louvain 社区检测

图谱洞察类型

查询检索管线

阶段 1：分词搜索
  - 英文：分词 + 停用词过滤
  - 中文：CJK 二元组分词
  - 标题匹配加分（+10 分）
  - 同时搜索 wiki/ 和 raw/sources/

阶段 1.5：向量语义搜索（可选）
  - OpenAI 兼容 /v1/embeddings 端点
  - LanceDB 存储（Rust 嵌入式）
  - 余弦相似度发现语义相关页面
  - 召回率从 58.2% 提升至 71.4%

阶段 2：图谱扩展
  - 搜索结果作为种子节点
  - 四信号关联度模型发现相关页面
  - 2 跳遍历带衰减

阶段 3：预算控制
  - 可配置上下文窗口：4K → 1M tokens
  - 比例分配：60% Wiki 页面，20% 聊天历史，5% 索引，15% 系统提示

阶段 4：上下文组装
  - 编号页面附完整内容
  - 系统提示包含 purpose.md、语言规则、引用格式、index.md
  - LLM 按编号引用页面：[1]、[2]

多对话聊天

思维链展示

文档格式支持

设置与配置

LLM 提供商

向量搜索（可选）

# 开启步骤
1. 设置 → 启用向量语义搜索
2. 配置 OpenAI 兼容 embedding 端点
3. 配置 API Key
4. 选择 embedding 模型

上下文窗口配置

场景模板

项目结构

my-wiki/
├── purpose.md              # 目标、关键问题、研究范围（Wiki 的灵魂）
├── schema.md               # Wiki 结构规则、页面类型
├── raw/
│   ├── sources/            # 上传的文档（不可变）
│   └── assets/             # 本地图片
├── wiki/
│   ├── index.md            # 内容目录
│   ├── log.md              # 操作历史（可解析格式）
│   ├── overview.md         # 全局概要（自动更新）
│   ├── entities/           # 人物、组织、产品
│   ├── concepts/           # 理论、方法、技术
│   ├── sources/            # 资料摘要
│   ├── queries/            # 保存的聊天回答 + 研究
│   ├── synthesis/          # 跨资料分析
│   └── comparisons/        # 并列对比
├── .obsidian/              # Obsidian 仓库配置（自动生成）
└── .llm-wiki/              # 应用配置、聊天历史、审核项

Wiki 页面组成

技术栈

常见操作命令

摄入相关

审核系统

Lint 维护

收尾动作与排障

数据清理

关闭行为

常见问题