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nashsu

nashsu/llm_wiki

文書を、LLMが管理する永続的で相互リンクされたWikiに変換するクロスプラットフォームのデスクトップアプリ。クエリのたびに一から検索し直す必要はありません。

代替できる製品:NotebookLM

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未解決の Issue
286
最終コミット
17 日前

これは何？

LLM Wikiは、PDF、Officeファイル、EPUB/MOBI、Webクリップ、URLなどの文書を取り込み、LLMに相互リンクされたMarkdownページからなるWikiを構築・管理させるデスクトップアプリです。一般的なRAG構成のようにクエリごとに知識を再生成するのではなく、取り込み時に一度知識をまとめ、新しいソースが加わるたびに最新の状態に保ちます。WikiのディレクトリはObsidianのVaultとして利用できます。

関連度モデル、Louvainコミュニティ検出、知識の不足や橋渡しとなるページを明らかにするグラフ分析機能を備えています。チャットはRustバックエンドのエージェントを通じて動作し、Wiki、ソース、グラフ、Webを検索できます。プロジェクトごとにLanceDBによるベクトル検索を有効にすることもできます。Deep ResearchではTavily、SerpApi、またはSearXNGを使って不足情報を補い、検索結果を取り込みます。

Tauri v2、React、TypeScriptで構築されており、外部エージェントがプロジェクトを検索できるよう、127.0.0.1上でローカルHTTP APIとMCPサーバーを提供します。Chrome拡張機能を使ってWebページをWikiにクリップできます。GPL v3ライセンスです。

主な機能

  • 01ソースをLLMが分析してからWikiページを生成する2段階の取り込み。ソースの追跡も可能です。
  • 02PDF、DOCX、PPTX、スプレッドシート、EPUB/MOBI、画像、WebクリップをMarkdownに変換します。
  • 03関連度スコアリング、コミュニティ検出、知識の不足を把握する分析機能を備えたナレッジグラフ。
  • 04任意のOpenAI互換の埋め込みエンドポイントを使った、LanceDBによるオプションのベクトル検索。
  • 05クラッシュからの復旧、再試行、キャンセルに対応した永続的な取り込みキュー。
  • 06外部AIエージェントがWikiの内容を検索するためのローカルHTTP APIとMCPサーバー。

ユースケース

  • 論文、レポート、Web記事をもとに、個人用のリサーチ用ナレッジベースを構築する。
  • 新しい資料を読むたびに更新される、Obsidian互換のWikiを維持する。
  • 組み込みのAPIまたはMCPサーバーを通じて、コーディングエージェントやチャットエージェントからローカル文書を検索できるようにする。
  • 学習ノートやプロジェクト文書を、相互リンクされたページに整理する。

使う前に知っておきたいこと

  • メタデータからライセンスを特定できなかったため、利用条件は不明です。
  • アプリを使用するにはLLMプロバイダーの設定が必要です。また、ベクトル検索などのオプション機能には埋め込みエンドポイントが必要です。

収録されている特集

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トピック

#llm#knowledge-base#personal-knowledge-management#rag#desktop-app#tauri#knowledge-graph#obsidian

よくある質問

llm_wiki とは？
文書を、LLMが管理する永続的で相互リンクされたWikiに変換するクロスプラットフォームのデスクトップアプリ。クエリのたびに一から検索し直す必要はありません。 LLM Wikiは、PDF、Officeファイル、EPUB/MOBI、Webクリップ、URLなどの文書を取り込み、LLMに相互リンクされたMarkdownページからなるWikiを構築・管理させるデスクトップアプリです。一般的なRAG構成のようにクエリごとに知識を再生成するのではなく、取り込み時に一度知識をまとめ、新しいソースが加わるたびに最新の状態に保ちます。WikiのディレクトリはObsidianのVaultとして利用できます。
llm_wiki は無料で使えますか？ライセンスは？
llm_wiki は Other ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
llm_wiki は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。llm_wiki の最終コミットは 2026年10月21日 です。
llm_wiki は何に使えますか？
論文、レポート、Web記事をもとに、個人用のリサーチ用ナレッジベースを構築する。 新しい資料を読むたびに更新される、Obsidian互換のWikiを維持する。 組み込みのAPIまたはMCPサーバーを通じて、コーディングエージェントやチャットエージェントからローカル文書を検索できるようにする。 学習ノートやプロジェクト文書を、相互リンクされたページに整理する。
llm_wiki はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/nashsu/llm_wiki

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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