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created: 2026-06-05
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updated: 2026-06-16
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sources: []
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tags: [concept, karpathy, wiki]
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# LLM Knowledge Base (Karpathy Wiki)
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Siehe [[README.md]] — Das RamaDama Wiki basiert auf diesem Pattern.
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## Kernprinzip
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Statt RAG (wiederverarbeitet Rohdaten bei jeder Query) → LLM baut und pflegt ein persistentes Wiki aus .md-Dateien.
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### Drei Schichten
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1. **Raw Sources** — immutable, LLM liest nur
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2. **Wiki** — LLM-generated Markdown, verlinkt und strukturiert
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3. **Schema** — AGENTS.md definiert Konventionen und Workflows
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### Drei Operationen
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- **Ingest** — Rohdaten verarbeiten → Wiki aktualisieren
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- **Query** — Fragen gegen das Wiki beantworten, Antworten zurückschreiben
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- **Lint** — Health Checks, Widersprüche, Lücken
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### Quellen
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- Karpathy Post: https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
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- Karpathy Gist: https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
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## Kontext im RamaDama-Setup
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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.
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### Vorteile gegenüber RAG
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- **Konsistenz:** Die Antwort hängt nicht vom Embedding-Modell oder Chunker-Parametern ab — was im Wiki steht, ist die Wahrheit
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- **Latenz:** LLM-only Lookups, keine Vektor-DB-Query + Top-K-Rerank nötig
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- **Editierbarkeit:** Wiki-Pages können vom LLM korrigiert, erweitert, refaktoriert werden — RAG-Index nicht trivial editierbar
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- **Versionskontrolle:** Git-Diff zeigt, was sich am Wissen geändert hat
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### Trade-offs
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- **Kontextfenster:** Pages müssen kompakt genug sein, um ins LLM-Kontextfenster zu passen — daher die 30-Zeilen-Stub-Heuristik als Wachhund
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- **Schreib-Overhead:** LLM muss aktiv kuratieren, nicht nur retrieven
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- **Inkonsistenz-Risiko:** LLM kann beim Schreiben halluzinieren → Lint-Script prüft auf Widersprüche
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## Verwandte Seiten
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- [[wiki/architecture/memory-system]] — Schicht 1/2/3 als komplementäres Memory-System
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- [[wiki/architecture/byterover-knowledge-mining]] — historischer Vorläufer, der an Container-Ephemeralität scheiterte
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- [[wiki/concepts/llm/llm-behavior-persistence]] — wie LLMs selbst persistente Verhaltensweisen aufbauen |