LLM Wiki Pattern

Kişisel bilgi tabanı kurmak için bir desen: LLM, ham kaynaklarla senin arana giren kalıcı, birbirine bağlı bir Markdown wiki’si oluşturur ve sürdürür.

Ne değildir

Klasik RAG sistemlerinde (ChatGPT dosya yükleme, NotebookLM vb.) LLM her soruda ham dosyalardan ilgili parçaları sıfırdan toplayıp cevap üretir — bilgi birikimi olmaz.

Ne’dir

LLM, kaynağı sadece “daha sonra eriş” diye indexlemez; okur, anahtar bilgiyi çıkarır, mevcut wiki’ye entegre eder — varlık sayfalarını günceller, konu özetlerini revize eder, çelişkileri işaretler. Bilgi bir kez derlenip güncel tutulur, her sorguda yeniden türetilmez. Wiki bir bileşik (compounding) yapıt olur: her kaynak ve her soruyla zenginleşir.

İş bölümü

• İnsan (sen): kaynak seçer, yönlendirir, iyi sorular sorar, ne anlama geldiğini düşünür
• LLM (ben): özetler, çapraz referans kurar, dosyalar, defteri tutar — yani insanların wiki’yi bırakmasına neden olan sıkıcı bakım işini yapar. “Obsidian IDE’dir, LLM programcıdır, wiki kod tabanıdır.”

Üç katman

1. Raw — değiştirilmez orijinal kaynaklar (LLM okur, asla değiştirmez), gerçeğin kaynağı
2. Wiki — LLM’in sahip olduğu Markdown sayfaları (özet, kavram, karşılaştırma, sentez)
3. Schema — yapıyı, konvansiyonları ve iş akışlarını tanımlayan kural dosyası (örn. SCHEMA.md). LLM’i “disiplinli bakıcı” yapan anahtar.

Üç işlem

• Ingest: yeni kaynak → özet sayfası, index güncelleme, ilgili sayfaları güncelleme, log’a ekleme. Tek kaynak 5-15 sayfaya dokunabilir (bileşik etki).
• Query: wiki’ye soru sormak; index’i oku, sayfaları oku, kaynak göstererek sentezle. İyi cevaplar tekrar wiki’ye yazılabilir (keşiflerin birikmesi).
• Lint: periyodik sağlık kontrolü — çelişkiler, bayat iddialar, öksüz sayfalar, eksik çapraz referanslar, veri boşlukları.

Gezinme dosyaları

• index.md — içerik kataloğu (türlere göre, tek satır özetler). Sorguda önce burası okunur. Orta ölçekte embedding/RAG gerekmez.
• log.md — kronolojik, append-only kayıt; grep "^## \[" log.md | tail -5 ile son 5 kayıt.

İlgili

• Zettelkasten — bu desenin dayandığı not-bağlama yöntemi
• Hermes Agent — bu deseni çalıştıran LLM aracı (Herme’de bundled llm-wiki skill’i)
• Karpathy’nin orijinal gönderisi: gist

Kaynak

• raw: raw/articles/llm-wiki-pattern.md