本地搭建LLM知识库指南（极其详细），从入门到精通，收藏这一篇就够了！

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。

 
  
    
     Andrej Karpathy 前不久在 X 上分享了他用 LLM 构建个人知识库的工作流：数据摄取（raw/ 目录）→ LLM 编译为 wiki → Q&A → 输出 → linting，形成自我增强的知识库闭环。核心观点是：当 wiki 足够大（~100 篇、40 万词）时，直接向 LLM Agent 提问，其效果不亚于复杂的 RAG 方案，且整个 wiki 由 LLM 维护，人类很少直接编辑。

大家都知道，最快出东西的是Graphify,我在ClaudeCode和OpenClaw上尝试的用了用，还是蛮丝滑的,准备集成到项目和产品中去。

不过就咱们手头现有的东西，其实也能很好的“攒”一个版本出来，并且还更通用，尤其是对不是搞技术的小伙伴们。本人通过摸索，基于 Karpathy 的方法，通过如下工具栈：浏览器Obsidian插件 + Obsidian + Claudian（将 Claude Code 集成进 Obsidian 的插件），在本地完整实现一个类似的知识库。全程本地运行，数据完全自主可控。这里跟小伙伴们分享一下！

1. 安装 Obsidian 并创建 Vault

下载并安装 Obsidian[1]，启动后新建一个 Vault，建议命名为 MyKnowledgeBase。

MyKnowledgeBase/

2. 安装浏览器插件 Obsidian Web Clipper

在浏览器中安装 Obsidian Web Clipper[2] 扩展（支持 Chrome、Firefox 等主流浏览器）。安装后在浏览器工具栏找到插件图标，点击设置授权访问你的 Vault 地址。

3. 通过浏览器收藏感兴趣的文章

以后在浏览器中浏览到任何值得留存的文章，点击 Obsidian Web Clipper 图标，选择保存路径，将其存入 Vault 的 /Clippings 目录：

MyKnowledgeBase/└── Clippings/ └── {文章标题}.md

Web Clipper 会自动将网页正文提取为 Markdown，并下载文章中的图片到本地。

4. 安装 Claude Code 并配置大模型

本地安装 Claude Code CLI：

# macOS/Linuxbrew install anthropic/cli/claude# 或通过 npmnpm install -g @anthropic-ai/claude-code

安装后运行 claude auth 完成认证配置。关于模型提供者的选择，Claude Code 默认使用 Anthropic API，也可以配置 OpenRouter、Kimi 等兼容接口。

5. 安装并配置 Claudian 插件

Claudian[3] 是一个将 AI 编程助手（Claude Code、Codex 等）嵌入 Obsidian 的插件，Vault 本身成为 Agent 的工作目录，文件读写、搜索、bash、多步工作流开箱即用。目前 GitHub ⭐ 6.9k。

安装方式（推荐 BRAT）：

在 Obsidian 中安装 BRAT 插件（Obsidian Community Plugins 搜索 “BRAT”）
启用 BRAT 后，打开 BRAT 设置 → 点击 “Add Beta plugin”
输入：https://github.com/YishenTu/claudian
点击 “Add Plugin”，BRAT 会自动安装并持续更新 Claudian
在 Settings → Community plugins 中启用 “Claudian”

另一种方式（手动安装）：

从最新 Release[4] 下载 main.js、manifest.json、styles.css
在 Vault 中创建目录 .obsidian/plugins/claudian/，将文件放入
在 Obsidian 中启用插件

测试 Claudian 是否正常工作：

在 Obsidian 侧边栏打开 Claudian 聊天窗口（点击功能区 ribbon 图标或用命令面板搜索 “Claudian”）

在输入框中输入：

在当前 Obsidian 的 vault 下创建一个新的 md 文件，内容写入 "Hello guys, Claudian is now working."

Claudian 会调用 Claude Code，在 Vault 中创建文件并写入内容，说明集成成功

故障排除：如果遇到 “Claude CLI not found”，在 Obsidian Settings → Claudian → Advanced → Claude CLI path 中手动填入 claude 的路径（macOS/Linux 下运行 which claude 查看路径）。

6. 创建目录结构并初始化 CLAUDE.md(关键)

在 Vault 根目录创建以下结构：

MyKnowledgeBase/├── CLAUDE.md├── Clippings/ # 原始剪藏（由 Web Clipper 填充）├── wiki/│ ├── INDEX.md # 知识库入口（稍后由 AI 初始化）│ └── articles/ # AI 生成的摘要文章└── outputs/ # 查询结果存放

创建 CLAUDE.md，写入知识库规则：

# Knowledge Base Schema 快速开始 首先打开：[[wiki/INDEX.md]] 三种使用方式1. 浏览知识：打开 INDEX.md → 选择主题 → 阅读文章2. 搜索知识：向 AI 提问 → AI 读取 INDEX.md 理解结构 → 综合回答存入 outputs/3. 添加新内容：保存到 Clippings/ → AI 编译到 wiki/articles/ → INDEX.md 自动更新 文件结构vault/├── Clippings/ # 原始数据├── wiki/│ ├── INDEX.md # 知识库入口│ └── articles/ # AI 摘要文章└── outputs/ # 查询结果 核心规则- 优先使用 wiki，不需要复杂 RAG- 从 [[wiki/INDEX.md]] 开始- 将新内容添加到 Clippings/- 手动编辑 wiki/articles/ 中的文章（由 AI 编译产生）

7. 通过Claudian初始化wiki/INDEX.md

在 Claudian 窗口输入指令，让 AI 根据 CLAUDE.md 的描述初始化 wiki/INDEX.md：

请根据 CLAUDE.md 的描述，在 wiki/ 目录下初始化 INDEX.md，内容包含：1. WIKI 知识库导航（顶部描述）2. 快速导航（按主题浏览、快速链接、提出问题）3. 知识库规模（当前为 0 篇）4. 按主题浏览（占位结构，主题为：开发工具、大模型、智能体、世界模型）

AI 会生成一个符合 CLAUDE.md 规范的 wiki/INDEX.md 初始内容。

8. 日常使用：当有新内容加入 Clippings 时

这是整个工作流的核心闭环。在 Claudian 中输入：

请检查 Clippings/ 目录下是否有新的文章。如果有，请为每篇新文章生成摘要（包含 frontmatter：title、source、created、description、tags、references），保存到 wiki/articles/ 目录，文件名用中文命名。然后更新 wiki/INDEX.md 中的「知识库规模」和「按主题浏览」部分。

AI 会：

读取 Clippings/ 中的新文章
生成带 references 字段的摘要，写入 wiki/articles/
更新 wiki/INDEX.md 的规模和目录结构

9. 知识查询&使用知识库内容创作

在 Claudian 窗口直接提问：

我想了解 Code-as-Policy 是什么，请从 wiki/INDEX.md 开始搜索相关文章并给我一个综合回答。

AI 会优先读取 INDEX.md 理解知识库结构，再搜索相关文章，给出综合答案。

本文介绍了如何利用 Obsidian + Claudian 在本地完整复现 Karpathy 的 LLM 知识库工作流：Web Clipper 收集资料 → AI 编译为 wiki 摘要 → 直接对话知识库 → 输出结果回流进 wiki。整个过程数据完全本地存储，LLM 全程主导知识库的维护和查询，人类的角色从「内容编辑者」转变为「知识提出者」。

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