LLM Wiki 使用教程 (vs RAGFlow）折腾 一段时间RAGFlow、Dify、LangChain RAG 后，我发现，在中小型项目或者个人知识库的角度来看，用 Karpathy 提的 LLM Wiki 方案远比RAG的效率高：不做查询时检索，而是在摄入时就让 LLM 把知识编译进一组持久演化的 markdown 页面，配合 Obsidian 做前端，又方便直观的整理和阅读知识，还有着ClaudeCode同款的检索机制，绕过RAG不可控也无法衡量边界的黑盒子（当然企业级大规模超大规模的知识库还是RAG加知识图谱上限更高）。