
nash_su - e/acc
@nash_su • 19,961 subscribers
e/acc - AI创业者,大部分INTJ,偶尔ENTJ。Founder of https://t.co/oumvmXCmCJ & https://t.co/Laxarievr1,Author of llm_wiki,前 IterCast/LinuxCast 创始人。马拉松爱好者(PB官方255)
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🎉🎉🎉大的来啦,任何网站一键转 CLI! opencli-rs v0.2.0 史诗级更新,AI 自动解析网站结构,无限站点支持,CLI 共享社区 正式上线, - 一条命令,AI 将任意网站转化为结构化数据,真正 AI 时代的全自动信息助理 - 基于 opencli-rs 构建,1K+🌟,开源无限 - 共享社区 提供免费AI解析和配置共享,共建内容获取信息中心 - 自动配置搜索,不再限于有限的站点支持,opencli-rs 自动从社区搜索已有配置 CLI IS EVERYTHING! 现在有了开源社区 ,注册获取永久免费API Token,共同构建AI时代的内容信息中心 立刻加入社区: opencli-rs 开源底座更新:
nash_su - e/acc165,068 次观看 • 2 个月前

开源啦🎉🎉🎉 基于 Andrej Karpathy 的 llm-wiki 方法论,我将其从抽象设计模式实现为完整的跨平台桌面应用,兼容 Obsidian,同时还基于原版做了很多优化增强。 🔧 两步思维链 Ingest:拆分为分析+生成两次 LLM 调用,保存到知识库的文件使用 LLM 进行深入分析,拆解内容生成知识图谱。 🧠 知识图谱:将知识库内的内容构建成图谱。 🔍 查询检索:四阶段管线,CJK 二元组分词搜索→图谱扩展→预算控制(4K-1M 可配,60/20/5/15 分配)→带引用编号的上下文组装。 💬 多对话聊天:独立会话持久化,引用面板标注使用了哪些 Wiki 页面,结果还可以保存到 Wiki 同时 Ingest。 我还做了如下改进: 🧠 知识图谱中,加入了不同实体之间的关系强度的加权计算算法,通过关系强度决定 LLM Chat 的时候引用资料的优先级。 🔬 深度研究:对特定话题联网查询资料并进行深度研究,使用 Tavily API 多查询检索,综合后自动 Ingest 回 Wiki,支持并发任务队列。 📎 Chrome 扩展:开发了chrome插件,一键将有价值的网页内容插入知识库。 📄 多格式支持:PDF/DOCX/PPTX/XLSX 结构化提取,保留标题、列表、表格语义,非纯文本转换。 🗑️ 智能级联删除:删资料自动清 Wiki 摘要、索引、死链接,共享实体仅移除引用不删页面。 🖥️ 跨平台工程:Tauri v2 + React 19,全平台兼容。 开源地址: 欢迎 Star🌟
nash_su - e/acc64,764 次观看 • 1 个月前

llm-wiki v0.2.0 发布,1天内 300+ 🌟Star 达成🎉 基于 Andrej Karpathy llm-wiki 方法论的个人知识库开源版本实现,新版本加入了几个重要功能: - Louvain 社区检测:自动发现知识聚类,一键切换类型/社区着色,内聚度评分识别薄弱领域 - 图谱洞察:自动分析图谱结构,发现跨领域的惊奇连接和知识空白,点击高亮对应节点 - Insights → Deep Research 联动:知识空白一键触发深度研究,LLM 读取 overview + purpose 生成领域精准的搜索主题 - 搜索质量提升:Tavily 返回完整内容不再截断,Deep Research 综合信息量大幅提升 - 优化修复:多个 Bug/安全隐患 修复以及显示优化 后续会朝着 autoresearch 以及更好的多格式文件兼容性方向持续演进! 项目地址:
nash_su - e/acc61,222 次观看 • 1 个月前

llm-wiki v0.3.0 版本更新发布啦 🎉 新增检索优化,搜索问答更加准确: - 检索增强:BM25 + 意图分类 + RRF 融合(benchmark 验证)+ 向量搜索(benchmark: 58.2% → 71.4% recall) - LanceDB 向量存储后端 文件夹导入,批量导入更加方便: - 文件夹递归导入 + 保留目录结构 - 文件夹路径作为 LLM 分析上下文 - 持久化摄入队列(串行处理、断点恢复、失败重试) - Activity Panel 队列可视化(进度条、取消、重试) llm-wiki 是一个基于 karpathy 大神分享的知识库管理方法论的落地实现,全平台支持,并且新增了非常多的功能和算法优化,会持续更新,欢迎 Star🌟 项目地址:
nash_su - e/acc42,931 次观看 • 1 个月前
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