{"repo":"VectorPeak/LLM-Wiki","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/VectorPeak/LLM-Wiki","clone":"git clone https://github.com/VectorPeak/LLM-Wiki.git","description":"A structured knowledge base for large language model technologies, covering LLMs, Agents, RAG, model training, evaluation methodologies, and AI engineering practices.","language":"HTML","stars":24,"topics":["agent","ai-engineering","deep-learning","fine-tuning","knowledge-base","llm","machine-learning","nlp","obsidian","prompt-engineering"],"license":"MIT","category":"machine-learning","readme_excerpt":"LLM-Wiki 大语言模型知识图谱 & AI 协作型个人知识库 面向 LLM / Agent / RAG / Post-training / AI Engineering 的中文 Obsidian 知识库，用来沉淀系统学习、面试准备、论文精读、工程实践与长期知识复利。 LLM · Agent · RAG · SFT · RLHF · Evaluation · Interview · Knowledge Graph · Obsidian --- 为什么要有这个项目 LLM 学习的难点通常不是「资料太少」，而是「资料过多但缺少坐标系」：课程、论文、公众号、知乎、GitHub 项目、面试题和日常灵感会不断涌入，如果没有结构化沉淀，很容易变成一堆不可复用的收藏夹。 本项目把这些材料整理成一个 AI 协作型个人知识库 ：人可以通过 Obsidian 阅读、链接和复习，AI Agent 也可以按约定读取、改写、总结和维护。它更像一座「知识仓库 + 导航系统」，而不是一篇线性教程。 - 对抗碎片化 ：把微信、知乎、课程、论文、面试题等原始材料统一放入 01.raw/ ，先保证资料可追溯。 - 从素材到知识 ： 01.raw/ 是矿石， 02.wiki/ 是提炼后的金属；前者保存上下文，后者沉淀概念、实体、项目和决策。 - 学习、面试、工程三合一 ：同一套知识既能支持 LLM 基础学习，也能支撑项目复盘、面试准备和开源实践。 - 面向未来 AI 协作 ：通过 AGENTS.md 、 CLAUDE.md 、frontmatter、 [[wikilinks]] 和日志规范，让后续 AI Agent 能够低成本接续工作。 几个容易混淆但很关键的概念： 概念 在本项目中的含义 反向 / 易混概念 --- --- --- Second Brain 长期沉淀、可检索、可复用的个人知识系统 临时收藏夹、浏览器书签、聊天记录堆积 Knowledge Graph 用链接把概念、论文、项目、人物、问题连接起来 单篇孤立笔记、无上下文摘抄 Raw Layer 原始材料层，尽量保留来源、语境和证据 过早总结导致信息丢失 Wiki Layer AI 和人共同维护的结构化知识层 未整理素材、一次性输出 AI 协作型知识库 写给未来的人和 AI 都能读懂、能接续维护 只给当前作者看的随手记 --- 快速开始 如果只是想快速使用这个知识库，可以按下面路径进入： 1. 克隆仓库 2. 用 Obsidian 打开 在 Obsidian 中选择 Open folder as vault ，打开本仓库根目录即可。仓库使用 Markdown、 [[wikilinks]] 和目录化结构组织内容，在 Obsidian 中阅读和检索体验最好。 3. 选择阅读入口 目标 推荐入口 --- --- 了解整个知识库 index.md 准备 LLM / Agent / RAG 面试 01.raw/04.Interview/ 系统学习大模型基础 01.raw/03.SelfNotes/ 阅读课程和训练营材料 01.raw/09.Book&Courses/ 查看论文与研究材料 01.raw/08.Research/ 整理微信、知乎、网页剪藏 01.raw/05.Wechat/ 、 01.raw/06.Zhihu/ 、 01.raw/07.Website/ 4. 让 AI Agent 协作维护 如果需要让 AI Agent 帮忙整理、迁移或生成笔记，建议先让它读取： - AGENTS.md ：Agent 操作手册和命令路","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/VectorPeak","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/VectorPeak/LLM-Wiki/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}