llm_wiki

# LLM Wiki LLM Wiki هو تطبيق سطح مكتب متعدد المنصات يحوّل مستنداتك إلى قاعدة معرفية منظمة ومترابطة تلقائيًا. بدلاً من RAG التقليدي (الاسترجاع والإجابة من الصفر في كل مرة)، يقوم النموذج اللغوي الكبير ببناء وصيانة wiki دائم من مصادرك بشكل تدريجي. يتم تجميع المعرفة مرة واحدة وإبقاؤها محدّثة، وليس إعادة اشتقاقها في كل استعلام. يعتمد هذا المشروع على [نمط LLM Wiki من Karpathy](https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f) — منهجية لبناء قواعد المعرفة الشخصية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة. ## الميزات الرئيسية ### استيعاب بسلسلة أفكار من خطوتين (Two-Step Chain-of-Thought Ingest) - يحلل النموذج أولاً، ثم يولّد صفحات wiki مع تتبع المصدر وذاكرة تخزين مؤقتة تدريجية - SHA256 cache تدريجي — يتم تخطي الملفات غير المتغيرة تلقائيًا، مما يوفر الرموز token والوقت - إعادة المحاولة التلقائية للمهام الفاشلة حتى 3 مرات - توليد واعٍ باللغة (الإنجليزية أو الصينية) ### استيعاب الصور متعددة الوسائط - استخراج الصور المدمجة من ملفات PDF - توليد تسميات توضيحية واقعية باستخدام نموذج رؤية (vision LLM) - إظهار الصور في نتائج البحث المتوافقة مع الصور مع معاينة lightbox والقفز إلى المصدر ### تحليل المستندات متعدد التنسيقات - PDF، مستندات Office، EPUB/MOBI، وضع Org، الصور، الوسائط، قصاصات الويب، ودفعات من عناوين URL - معالجة PDF مدمجة أو سحابية أو محلية عبر MinerU - DOCX عبر docx-rs — العناوين، والعريض والمائل، والقوائم، والجداول → Markdown منظم - قصاصات الويب عبر Readability.js + Turndown.js → Markdown نظيف ### إعدادات نموذج مرنة - تكوين النماذج لكل مشروع - توجيه Chat وIngest بشكل مستقل - إدارة مزودين مخصصين وتذييلات headers وإخراج التدفق streaming - دعم متعدد المزودين: OpenAI، Anthropic، Google، Ollama، مخصص ### استرجاع مرتبط بالمصدر - وضع "قراءة المصادر فقط" للإجابة حصريًا من المواد المستوردة الأصلية - رسم بياني معرفي بإشارات 4 (4-Signal Knowledge Graph): نموذج صلة مع روابط مباشرة، وتداخل المصادر، وAdamic-Adar، وتقارب الأنواع - كشف المجتمع Louvain — اكتشاف تلقائي لعناقيد المعرفة مع تسجيل التماسك - رؤى الرسم البياني — اتصالات مفاجئة وفجوات معرفية مع بحث عميق بنقرة واحدة ### البحث الدلالي المتجهي (اختياري) - استرجاع قائم على التضميد عبر LanceDB - يدعم أي نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI - معطل افتراضيًا؛ مفعّل في الإعدادات مع نقطة نهاية مستقلة ومفتاح API وتكوين نموذج - أداء: تحسّن الاستدعاء الكلي من 58.2% إلى 71.4% مع تفعيل البحث المتجهي ### عميل محادثة خلفي مبني بلغة Rust - بيئة تشغيل وكيل يستخدم الأدوات مع استرجاع wiki/مصدر/رسم بياني/ويب - توليد ملفات في مساحة العمل، وموافقة على أوامر الصدفة، وإلغاء، وأحداث أدوات متدفقة - مهارات الوكيل Agent Skills — فحص وتفعيل مجلدات SKILL.md المحلية، واختيار المهارات باستخدام /skill - تظهر مخرجات مساحة العمل المولّدة كمعاينات مع وصول سريع للمجلدات - نموذج تنفيذ أكثر أمانًا — يمكن أن تستمر أوامر مساحة عمل المشروع بسلاسة، بينما تتطلب أوامر الصدفة الخارجية موافقة صريحة ### البحث العميق - بحث ويب عبر Tavily أو SerpApi أو SearXNG مع استخراج كامل للمحتوى - استعلامات بحث متعددة لكل موضوع، يولّدها نموذج اللغة الكبير وقت الاستيعاب - مربع حوار تأكيد المستخدم — يعرض الموضوع واستعلامات البحث القابلة للتحرير للمراجعة - لوحة بحث بارتفاع ديناميكي وتقدم متدفق في الوقت الفعلي ### إدارة المشروع - تصدير واستيراد أرشيفات مشروع كاملة عبر الأجهزة - إعادة بناء فهرس wiki من الصفحات الموجودة - استيراد مجلدات مع الحفاظ على بنية الدليل - حذف الملفات المصدرية يزيل صفحة ملخص wiki الخاصة بها - مطابقة بثلاث طرق للعثور على صفحات wiki ذات الصلة ### التوافق مع Obsidian - دليل wiki يعمل كـ Obsidian vault - دليل .obsidian/ مولّد تلقائيًا مع الإعدادات الموصى بها ### ميزات إضافية - تخطيط ثلاثي الأعمدة: شجرة المعرفة / شجرة الملفات (يسار) + الدردشة (وسط) + المعاينة (يمين) - لوحة نشاط مع حالة معالجة في الوقت الفعلي - قوالب سيناريو: بحث، قراءة، نمو شخصي، أعمال، عام - جلسات دردشة مستقلة مع حفظ لكل محادثة - لوحة المراجع المذكورة مع أقسام قابلة للطي - عرض Markdown مع دعم رياضيات KaTeX ورسوم Mermaid - منزلق حجم السياق من 4K إلى 1M رمز - إضافة Chrome Web Clipper مع معاينة دون اتصال - واجهة برمجة تطبيقات HTTP محلية + خادم MCP + مهارة وكيل AI - تدويل i18n — واجهة إنجليزية وصينية - GitHub Actions CI/CD لأنظمة macOS وWindows وLinux ## البنية يستخدم التطبيق خلفية Rust لوكيل الدردشة والبحث المتجهي، مع واجهة أمامية مبنية على Tauri. يتبع بنية دليل wiki تصميم Karpathy مع ملفات purpose.md وschema.md وindex.md وlog.md وoverview.md. ## البدء 1. ثبّت التطبيق لمنصتك (macOS ARM/Intel، Windows .msi، Linux .deb/.AppImage) 2. قم بإعداد مزود LLM الخاص بك (OpenAI أو Anthropic أو Google أو Ollama أو مخصص) 3. استورد المستندات أو المجلدات 4. دع النموذج اللغوي الكبير يبني wiki تلقائيًا 5. استكشف الرسم البياني المعرفي، وتحدث مع بياناتك، وقم ببحث عميق ## الترخيص برنامج مفتوح المصدر مرخص بموجب رخصة MIT.