OpenKB

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OpenKB 的运作方式与传统检索流程截然不同：它不会在每次提问时从原始文件中抓取碎片，而是借助 LLM 一次性将你的文档编译成由概念页和实体页构成的持久化知识库，并在你持续补充资料时自动保持其更新。这套设计沿袭了 Andrej Karpathy 关于知识复利的构想，摘要与交叉引用随时间不断累积，矛盾之处也会在浮现时被标记出来，而非每次查询都从零开始重新推导。对于需要处理长篇或复杂文档的团队——比如研究机构、法务或合规部门，以及产品文档维护者——它提供基于推理的检索能力，无需部署向量数据库，并原生支持 PDF、Word、Markdown、PowerPoint 和 HTML 等格式。命令行工具既包含知识库构建层，也提供查询、聊天和技能生成器，你可以直接维护知识库，或将其封装成助手。如果你厌倦了每次提示词都要重复支付检索成本，这确实是让内部语料保持长期价值的另一种思路。