Ein LLM-Wiki nutzt ein großes Sprachmodell (Large Language Model, kurz LLM), um aus Ihren Dokumenten ein dauerhaftes, verlinktes Unternehmenswiki aufzubauen. Neue Informationen ergänzen bestehende Themen und bleiben mit ihren Quellen verbunden. Ihr Team prüft wichtige Änderungen vor der Freigabe.
Die Kernidee
Andrej Karpathy beschreibt das LLM-Wiki als Muster für persönliche Wissensbasen: Ein LLM erstellt aus unveränderten Originalquellen schrittweise ein Netz aus leicht bearbeitbaren Textdateien (Markdown). Es fasst Inhalte zusammen, setzt Querverweise und kennzeichnet mögliche Widersprüche.
Bei einem einfachen RAG-System werden passende Quellen gesucht und für jede Frage zu einer Antwort verarbeitet. Ein LLM-Wiki hält Zusammenfassungen und Zusammenhänge zusätzlich dauerhaft fest, etwa auf Seiten zu Produkten, Projekten oder Fachthemen. Eine neue Quelle kann Änderungen an mehreren Seiten auslösen; diese Änderungen werden geprüft und nachvollziehbar gespeichert.
Der mögliche Paradigmenwechsel liegt im Arbeitsablauf: Aus einzelnen Dokumenten wird eine gemeinsam gepflegte Wissensbasis mit Änderungshistorie. Dazu gehören drei wiederkehrende Aufgaben: Quellen einarbeiten (Ingest), Fragen beantworten (Query) und Inhalte auf Fehler und Lücken prüfen (Lint).
Karpathys originale „LLM Wiki“-Ideendatei ↗Zwei unterschiedliche Stärken
RAG und ein LLM-Wiki können sich ergänzen: RAG sucht passende Quellen für Antworten; das Wiki hält geprüfte Zusammenfassungen fest. Ob eine Kombination sinnvoll ist, hängt von Umfang, Aktualität und Pflegebedarf Ihres Wissens ab.
Klassisches RAG
LLM-Wiki
Systemdiagramm
Die Originalquellen bleiben unverändert. Ein KI-Agent verbindet das Sprachmodell mit Werkzeugen zum Lesen und Bearbeiten der Wiki-Dateien. Festgelegte Regeln begrenzen seine Aufgaben und bestimmen, welche Änderungen Menschen freigeben müssen.
Diese Arbeitsumgebung wird als Agent Harness bezeichnet. Wie sie wiederkehrende Prozesse unterstützt und wie Hermes Agent von Nous Research das Konzept umsetzt, erläutert die ergänzende Wissensseite.
Agent Harness und Hermes Agent verstehen ↗Artikel, Protokolle, Dokumente, Bilder und Daten bleiben als versionierte Originale erhalten. Sie dienen als Referenz, anhand derer Aussagen geprüft werden.
Markdown-Seiten fassen Quellen zusammen und verknüpfen Themen, Produkte oder Projekte. Entwürfe und freigegebene Inhalte sind klar gekennzeichnet.
AGENTS.md oder ein vergleichbares Regelwerk definiert Struktur, Seitentypen, Zitierregeln, Freigaben und Arbeitsabläufe.
Zusammenfassen, einordnen, betroffene Seiten aktualisieren, Querverweise setzen und Änderung protokollieren.
Passende Seiten lesen und eine Antwort mit Quellenhinweisen erstellen. Neue Analysen nach Prüfung bei Bedarf im Wiki ablegen.
Widersprüche, veraltete Aussagen, verwaiste Seiten, fehlende Links und offene Wissenslücken sichtbar machen.
Aufbauanleitung
Karpathys Konzept ist absichtlich abstrakt. Diese sechs Schritte übersetzen es in einen kontrollierten Startpunkt für Teams und Unternehmen.
Mit einem klaren Fachgebiet starten: beispielsweise Produktwissen, Architekturentscheidungen oder Kundenservice. Zehn echte Fragen zeigen, welche Seitentypen benötigt werden.
Originalquellen, generiertes Wiki und Systemregeln in getrennten Bereichen halten. Der Agent erhält für Rohquellen nur Leserechte. Entwürfe werden getrennt von freigegebenen Wiki-Seiten gespeichert.
/raw – unveränderliche Quellen/wiki – Wissensseiten, mit getrennten Bereichen für Entwürfe und Freigaben/AGENTS.md – Schema, Rollen und WorkflowsFeste Vorlagen für Quellen, Fachthemen, Produkte, Vergleiche und Entscheidungen definieren. Zentrale Aussagen erhalten Quellenbelege; jede Seite dokumentiert Status, Verantwortliche und Aktualisierungsdatum.
Quellen nacheinander einarbeiten und Änderungen im Vorher-nachher-Vergleich prüfen. Fachlich Verantwortliche bestätigen die Inhalte und verbessern die Regeln. Erst nach stabiler Qualität mehrere Quellen gemeinsam automatisiert verarbeiten.
index.md dient als Inhaltsverzeichnis, log.md protokolliert Aktivitäten. Eine Versionsverwaltung wie Git macht Änderungen vergleichbar und ermöglicht die Rückkehr zu einem früheren Stand.
Regelmäßige Prüfungen suchen nach veralteten Aussagen, Widersprüchen, Dubletten und fehlenden Quellen. Automatische Hinweise unterstützen die Prüfung; kritische Änderungen werden erst nach menschlicher Freigabe als „offiziell“ markiert.
CSD-Becher-Produktionsmuster
Die folgende Enterprise-Erweiterung ist eine technische Ableitung für den produktiven Einsatz – nicht Teil von Karpathys ursprünglicher Ideendatei.
Zentrale Aussagen verlinken auf konkrete Quellenstellen. Quelle, Version, Zeitpunkt der Verarbeitung und der zugehörige Agentenlauf werden protokolliert.
Der Agent legt Änderungsvorschläge mit Quellen in einem Entwurfsbereich ab. Benannte Verantwortliche prüfen sie und geben die Übernahme in das offizielle Wiki frei.
Eine Wiki-Seite darf keine Informationen aus Quellen zusammenführen, die der anfragende Nutzer nicht sehen darf.
Bei vielen Quellen kann eine RAG-Suche Rohdokumente und freigegebene Wiki-Seiten erschließen. Das Wiki bietet vorbereitete Zusammenfassungen; Originalquellen ermöglichen die Prüfung von Belegen und Aktualität. Für kleine Wissensgebiete kann ein verlinktes Wiki mit Inhaltsverzeichnis ausreichen.
Wissen als Produkt
CSD Becher entwickelt Ihr LLM-Wiki mit Quellenbezug, Zugriffsrechten und geregelten Freigaben – vom Pilot bis zur Einführung und Betriebsübergabe. Weitere Begleitung erfolgt nach Vereinbarung.
Pilot besprechen
info@csd-becher.de ↗Ein abgegrenztes Wissensgebiet, typische Fragen und fünf bis zehn repräsentative Quellen sind eine gute Grundlage, um den Pilot gemeinsam zu planen.
LLM-Wiki-Pilot anfragen