Hector-Bot db3ddc9638 ingest(blog)+wiki(concepts/llm): OKF v0.1 — Google formalisiert LLM-Wiki-Pattern

Pit-Share in OME Topic 13 #6697 (Reddit-Post r/WebAfterAI).
OKF v0.1 ist die offizielle Spezifikation des Musters, das wir bereits umsetzen.
Neue Konzeptseite open-knowledge-format-okf.md mit Frontmatter-Schema,
Bundle-Struktur, 3 Workflows, Citations-Konvention, Versioning.
Cross-Ref in llm-knowledge-base.md + index/log Updates.

2026-06-16 13:52:24 +02:00

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LLM Knowledge Base (Karpathy Wiki)

Siehe README.md — Das RamaDama Wiki basiert auf diesem Pattern.

Kernprinzip

Statt RAG (wiederverarbeitet Rohdaten bei jeder Query) → LLM baut und pflegt ein persistentes Wiki aus .md-Dateien.

Drei Schichten

Raw Sources — immutable, LLM liest nur
Wiki — LLM-generated Markdown, verlinkt und strukturiert
Schema — AGENTS.md definiert Konventionen und Workflows

Drei Operationen

Ingest — Rohdaten verarbeiten → Wiki aktualisieren
Query — Fragen gegen das Wiki beantworten, Antworten zurückschreiben
Lint — Health Checks, Widersprüche, Lücken

Quellen

Karpathy Post: https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
Karpathy Gist: https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f

Kontext im RamaDama-Setup

Dieses Wiki ist eine direkte Operationalisierung von Karpathys Vorschlag — das RamaDama Knowledge-Base Repo setzt das Pattern produktiv um. Die Idee, dass RAG ineffizient ist (gleiche Dokumente werden bei jeder Query neu vektorisiert und re-ranked), wird hier konsequent zu Ende gedacht: Einmal ingest, dauerhaft referenzierbar.

Vorteile gegenüber RAG

Konsistenz: Die Antwort hängt nicht vom Embedding-Modell oder Chunker-Parametern ab — was im Wiki steht, ist die Wahrheit
Latenz: LLM-only Lookups, keine Vektor-DB-Query + Top-K-Rerank nötig
Editierbarkeit: Wiki-Pages können vom LLM korrigiert, erweitert, refaktoriert werden — RAG-Index nicht trivial editierbar
Versionskontrolle: Git-Diff zeigt, was sich am Wissen geändert hat

Trade-offs

Kontextfenster: Pages müssen kompakt genug sein, um ins LLM-Kontextfenster zu passen — daher die 30-Zeilen-Stub-Heuristik als Wachhund
Schreib-Overhead: LLM muss aktiv kuratieren, nicht nur retrieven
Inkonsistenz-Risiko: LLM kann beim Schreiben halluzinieren → Lint-Script prüft auf Widersprüche

2.6 KiB Raw Blame History