AI大神教你改善工作流，用「LLM Wiki」打造知識複利

每一位AI工程師都打造過類似的檢索流水線。你對文件做嵌入、切片、儲存向量，提問時回傳相關切片、由Claude或ChatGPT模型合成答案。

這套流程確實行得通，但如果3個月後有人問了一模一樣的的問題，系統只會機械式重複相同動作，沒有從前一次互動學習到任何東西。

這正是傳統RAG（檢索增強生成）的缺點，也就是從不保留知識。系統永遠處於健忘狀態，每一次查詢都必須從零開始，空有能力卻無法成長。

有AI大神之稱的卡帕西（Andrej Karpathy）是特斯拉Autopilot神經網路架構推手、OpenAI共同創辦人，透過課程教會一整個世代工程師深度學習。卡帕西發現這個問題，提出了一種架構上截然不同的處理方案──「LLM Wiki模式」。

「LLM Wiki」是什麼？為什麼重要？

卡帕西的真知灼見

卡帕西使用軟體工程學的「編譯」（Compilation）來做類比。