LLM Wiki (nashsu/llm_wiki)는 사용자의 문서를 한 번 읽고, 이를 연결된 위키로 구축하며, 새로운 내용을 추가할 때마다 최신 상태로 유지합니다. 일반적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식은 질문이 있을 때마다 모든 것을 다시 읽습니다.
LLM Wiki (nashsu/llm_wiki)는 사용자의 문서를 한 번 읽고, 이를 연결된 위키로 구축하며, 새로운 내용을 추가할 때마다 최신 상태로 유지합니다. 일반적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식은 질문이 있을 때마다 모든 것을 다시 읽습니다.

저장소에서 확인한 기능은 다음과 같습니다:

• PDF, Word 문서, EPUB, 웹 클립, 전체 폴더를 처리합니다.
• 먼저 분석하고 위키 페이지를 작성하며, 각 페이지는 출처가 된 파일을 인용합니다.
• 페이지 전반에 걸쳐 지식 그래프(knowledge graph)를 구축하고, 발견된 격차를 채우기 위해 심층적인 연구를 수행합니다.
• Obsidian 볼트처럼 작동하며, Claude Code와 Codex가 쿼리할 수 있도록 MCP 서버를 제공합니다.
• OpenAI, Anthropic, Google 또는 Ollama를 이용한 완전 로컬 환경에서 실행됩니다.

이것은 Karpathy의 LLM Wiki 패턴을 로컬 데스크톱 앱으로 패키징한 것입니다. 저는 지난주에 제가 일하는 매니저들의 회의록을 보관하고 검색하기 위해 Claude 내부에 기본적인 버전을 만들었습니다. 이것은 기능 목록일 뿐 테스트는 아니며, 대규모 볼트에서 어떻게 작동할지는 검증되지 않았습니다.