Guide 02 · Nach Andrej Karpathy

Wissen nicht nur finden.
Wissen aufbauen.

Das LLM-Wiki ersetzt die flüchtige Antwort durch ein persistentes, verlinktes Wissensartefakt. Neue Quellen erweitern nicht nur einen Index – sie verändern eine gepflegte, nachvollziehbare Synthese.

Die Kernidee

Wissen
kompiliert.

Andrej Karpathy beschreibt das LLM-Wiki als Muster für persönliche Wissensbasen: Ein LLM pflegt aus unveränderlichen Quellen schrittweise ein strukturiertes Netz aus Markdown-Seiten, Querverweisen, Zusammenfassungen und Widersprüchen.

Bei klassischem RAG beginnt die Synthese mit jeder Frage neu. Das LLM-Wiki speichert wertvolle Synthesen dauerhaft: Eine neue Quelle aktualisiert Themen- und Entitätsseiten, ergänzt Beziehungen und kennzeichnet Aussagen, die durch neuere Informationen geschwächt oder widerlegt werden.

Der mögliche Paradigmenwechsel liegt damit nicht in einem neuen Datenbanktyp. Er liegt im Betriebsmodell: Wissen ist kein statischer Dokumentenstapel, sondern ein versioniertes Produkt, das durch Ingest, Query und Lint fortlaufend verbessert wird.

Karpathys originale „LLM Wiki“-Ideendatei

Zwei unterschiedliche Stärken

RAG findet.
Das Wiki verdichtet.

In produktiven Systemen ist die stärkste Lösung häufig hybrid: RAG für belegtes Retrieval, Wiki für gepflegte Synthese.

Klassisches RAG

Antwort zur Laufzeit zusammensetzen

Wissensform
Rohdokumente und Suchindex
Bei Ingest
Parsen, chunking, indexieren
Bei Anfrage
Passagen suchen und neu synthetisieren
Stärke
Aktuelle Quellen, große Mengen, granulare Rechte
Schwäche
Komplexe Synthese wird immer wieder neu erzeugt

LLM-Wiki

Wissen als Artefakt wachsen lassen

Wissensform
Verlinkte, versionierte Wiki-Seiten
Bei Ingest
Lesen, einordnen, Seiten und Synthese aktualisieren
Bei Anfrage
Vorhandene Zusammenhänge nutzen und neue Erkenntnisse zurückschreiben
Stärke
Kumulatives Verständnis und sichtbare Beziehungen
Schwäche
Drift und Fehlerfortpflanzung ohne Review und Lint

Systemdiagramm

Drei Schichten, klare Verantwortung

Die Originalquellen bleiben unverändert. Das LLM pflegt eine abgeleitete Wissensschicht nach Regeln, die Mensch und System gemeinsam weiterentwickeln.

01 / INGEST

Neue Quelle einarbeiten

Zusammenfassen, einordnen, betroffene Seiten aktualisieren, Querverweise setzen und Änderung protokollieren.

02 / QUERY

Mit dem Wiki arbeiten

Passende Seiten lesen, eine belegte Antwort erzeugen und wertvolle neue Analysen optional wieder ablegen.

03 / LINT

Wissensqualität prüfen

Widersprüche, veraltete Aussagen, verwaiste Seiten, fehlende Links und offene Wissenslücken sichtbar machen.

Aufbauanleitung

Vom Ordner zum lebenden Wiki.

Karpathys Konzept ist absichtlich abstrakt. Diese sechs Schritte übersetzen es in einen kontrollierten Startpunkt für Teams und Unternehmen.

  1. 01

    Domäne und Wissensfragen begrenzen

    Mit einem klaren Fachgebiet starten: beispielsweise Produktwissen, Architekturentscheidungen oder Kundenservice. Zehn echte Fragen zeigen, welche Seitentypen benötigt werden.

  2. 02

    Drei Bereiche physisch trennen

    Originalquellen, generiertes Wiki und Systemregeln in getrennten Verzeichnissen halten. Schreibrechte so setzen, dass der Agent Rohquellen niemals verändert.

    • /raw – unveränderliche Quellen
    • /wiki – generierte und freigegebene Wissensseiten
    • /AGENTS.md – Schema, Rollen und Workflows
  3. 03

    Seitentypen und Metadaten definieren

    Quellenseite, Konzept, Entität, Vergleich, Entscheidung und Synthese erhalten feste Vorlagen. Jede Aussage trägt Quellenbezug, Status und Aktualisierungsdatum.

  4. 04

    Ingest zunächst einzeln begleiten

    Quellen nacheinander einarbeiten, Änderungen als Diff prüfen und die Regeln verbessern. Erst nach stabiler Qualität in Batches und Automatisierung gehen.

  5. 05

    Index, Log und Versionskontrolle führen

    index.md erklärt den Inhalt, log.md protokolliert Aktivitäten. Git liefert Review, Historie, Branches und Rollback.

  6. 06

    Lint und Freigaben automatisieren

    Regelmäßige Prüfungen auf veraltete Aussagen, Widersprüche, Dubletten und fehlende Quellen. Kritische Änderungen werden erst nach menschlicher Freigabe als „offiziell“ markiert.

CSD-Becher-Produktionsmuster

Autonomie braucht Grenzen.

Die folgende Enterprise-Erweiterung ist eine technische Ableitung für den produktiven Einsatz – nicht Teil von Karpathys ursprünglicher Ideendatei.

Provenienz

Jede Synthese bleibt rückverfolgbar

Behauptungen verlinken auf konkrete Quellenstellen. Quelle, Version, Ingest-Zeitpunkt und Agentenlauf werden protokolliert.

Review

Entwurf und offizielles Wissen trennen

Agenten schreiben Vorschläge in einen Review-Bereich. Erst Freigaben übertragen Änderungen in die kuratierte Wissensschicht.

Security

Rechte gelten auch für Ableitungen

Eine Wiki-Seite darf keine Informationen aus Quellen zusammenführen, die der anfragende Nutzer nicht sehen darf.

Hybrid ist häufig richtig

Bei wachsendem Umfang durchsucht ein RAG-Index sowohl Rohquellen als auch freigegebene Wiki-Seiten. Das Wiki liefert vorbereitete Synthese; die Rohquelle liefert Beleg und Aktualität.

Wissen als Produkt

Soll Ihr Wissen
mit jeder Quelle wachsen?

CSD Becher verbindet Wiki-Compiler, Retrieval, Review und Governance zu einem kontrollierbaren Wissenssystem.

Pilot besprechen

info@csd-becher.de

Ein abgegrenztes Wissensgebiet und fünf bis zehn gute Quellen reichen für einen aussagekräftigen Pilot.

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