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doc	卡帕西 LLM Wiki 方法论（编译>检索）	LLM 当编译器把原始资料编译成互链 wiki，查询时对已编译知识推理，而非每次重新检索。	developing	2026-04-01	2026-07-06	AI编译	docs/03-知识库框架选型调研.md	ai 知识库 karpathy 方法论	知识库框架选型调研

卡帕西 LLM Wiki 方法论

学习库示例页：展示非项目信息如何用「编译链接」模式沉淀。精华进库、指针回原文。

核心要点

• 编译 > 检索：LLM 读完所有源 → 抽概念、压缩、建交叉引用 → 产出结构化互链 wiki。查询时对已编译知识推理。
• 对比传统 RAG：RAG 每次查询从零检索、不沉淀（「健忘症」）；LLM Wiki 知识累积复利。
• 规模红线：纯 wiki 模式在 ~100 源/几百页后失效（index 不可导航），届时用向量库做导航层（混合）。

我们的应用

本知识库整体就是这套方法论的落地——单一 Git 真相源 + OKF frontmatter + 先不上向量库。详见 知识库框架选型调研。

溯源

完整调研见 source_link（docs/03），及其中列出的一手来源。