LLM Wikiとは何か
Andrej Karpathyは最近、ナレッジワークのためのとても優れた方法論を紹介しました。それがLLM Wikiです。
すべてをひとつの肥大化するチャットに放り込むのではなく、ディスク上に個人用のwikiを保つという考え方です。
ひとつのエンティティやトピックに焦点を当てた小さなmarkdownページを多数用意し、それらを[[wikilinks]]で相互リンクし、index.mdをディレクトリとして使います。
帳簿付けはLLMが行い、キュレーションはあなたが行います。
Karpathyはこのパターンの核心をとても的確に言い表しています。
ナレッジベースを維持するうえで面倒なのは、読むことでも考えることでもありません。 それは帳簿付けです。
この帳簿付けこそが、ほとんどの個人用wikiを数か月で静かに引退させてしまうものです。 相互参照は積み上がり、バージョンはずれていき、矛盾はページのあちこちに散らばり、ある時点で誰もそれを片付けに戻らなくなります。 LLMはこうした雑用に疲れることがありません。 相互参照、バージョン追跡、矛盾の検出、そして統合をLLMに任せれば、あなたの知識は、あなた自身とAIの両方が長期的に読み返し、形を変え続けられる状態へと落ち着いていきます。 これはLLM Wiki方法論における根本的な一手です。
Nowledge Memがこの一年やってきたこと
Karpathyの記事が公開される前から、Memはそれに近いものにすでに取り組んでいました。 私たちは少し違う角度からたどり着きました。 私たちの側の入口はAIツールでした。 長く続くふたつの痛点が積み重なっていました。 セッションが終わるとすべてを忘れてしまうこと、そしてひとりの人間が長期間にわたるナレッジベースを手作業で生かし続けることの、非常に現実的な難しさです。 このふたつが合わさって、AIツールが自身の利用から実のある知識を蓄積できない状態が続いていました。 Karpathyの記事は、この問題とその核心的な解決策に、明確な方法と明確な名前を与えてくれました。
この一年、Memはまさにそれをやってきました。 日々のAIワークから生まれる知識を捉え、ひとつの場所に引き寄せることです。 あなたが保存するメモリー、インポートするソース、ブラウザ拡張機能が持ち帰る会話、エージェントが蒸留する決定事項、それらはすべてひとつのスーパーナレッジグラフ上のつながりとして保存されます。 Background Intelligenceはトピッククラスター、進化チェーン、矛盾を検出します。 検索はそのすべてを横断して実行されます。
Karpathyが実際に指し示しているのは、これらをwikiとして整理し、ひとつのかたまりとして腰を据えて読むという方法論です。 自動化できる帳簿付けは私たちが引き受けようとしています。 ソースを選ぶ、適切な問いを立てる、残す価値のあるものを決めるといった、本当に人の手が要る部分はあなたのもとに残ります。
これまで欠けていたもの
LLM Wikiの記事を読んでからMemを開くと、その隔たりはすぐに感じられたはずです。 知識、生のソース、蒸留された結論、そしてそれらの間のすべてのつながりは、すでにナレッジグラフの中にありました。 しかし読むための面は、まったくwikiの形をしていませんでした。 Knowledge Graph AgentやGraph Viewで自分で探索することはできても、Wiki Link Surfingのように、クリックしていくだけで読み進めることはできませんでした。 ~
v0.8: LLM Wikiの全面的な採用
v0.8では、人間のユーザーとエージェントのユーザーの両方が完全な形のLLM Wikiを得られるように、プロダクトのこの部分を再設計しました。
wiki側で追加したものは、すでにナレッジグラフに存在するコミュニティ、エンティティ、クリスタルの上に築かれています。 Libraryは今や、wikiの形をした完全な読書構造を備えています。
これまでドキュメントとURLのライブラリだったものは、実際に読み通せるwikiになりました。
- WikiタブはLibraryのいちばん左のタブにあります。 AIがすでに名前を付けたトピッククラスターごとにあなたの知識をグループ化します。 各カードには、そのクラスター内で最もよく議論されている概念と、それらを要約するいくつかの長持ちするクリスタルが並びます。 カードをクリックすると、右ペインにそのトピックページが開きます。
- エンティティページはそのエンティティのwiki項目です。 どのトピックに属するか、いつ最初に識別されたか、AIの信頼スコア、付随して得られた別名、それを言及しているメモリー、そしてその周囲にあるエンティティが表示されます。 これらはすべてグラフからライブで導出されるもので、別のコピーを維持する必要はありません。
[[Entity name]]のwikilinkがクリック可能になりました。 クリスタル内でも、AIが生成した成果物の中でも同様です。 エージェントも自分でこれらを書くため、新しく蒸留されたコンテンツはあらかじめリンクされた状態で届きます。 大文字と小文字を区別せず、別名にも対応しています。- 「Built from N memories」 はすべてのクリスタルページとAI生成の成果物の下部にあり、貢献度順に並べたソースメモリーを一覧表示します。 任意の行をクリックすると、その基になるメモリーをその場で覗けます。
- Study with AIは任意のソースをガイド付きの抽出に変えます。 AIがソース全体を読み、すでに保存したメモリーと照合し、残す価値のあるものをいくつか提示します（メモリーまたはクリスタルで、wikilinkはすでに書き込まれています）。 その下にはSave 1、Save all、Skipの3つのボタンがあります。 返信を入力する必要はありません。
- Wiki Exportはwiki全体を、プレーンなmarkdownのポータブルなフォルダーとして書き出します（
index.md、topics/、entities/、crystals/）。 同じwikilinkはObsidian、Logseq、その他のmarkdownリーダーでも解決されます。 新しいコピーが欲しいときはいつでも再エクスポートしてください。 - シングルページwiki APIを使うと、エージェントやスクリプトがwiki全体を取得することなく、HTTP経由で1ページ（エンティティ、クリスタル、またはトピック）をmarkdownとして取得できます。
- クリスタルページとトピックページの右カラムが本物になりました。 クリスタルページにはEvolutionセクションが表示されるようになりました。 どの古いメモリーがこのメモリーへと育ったのか、そしてこのメモリーがどの新しいメモリーへと育ったのかがわかります。 任意の行をクリックすると元の内容を読めます。 トピックページには「Also relates to」レールがあり、インデックスに戻ることなく隣接するクラスターへ飛べます。 すべてのwikiページに「Last touched」の日付が付きました。 「First seen」と同じ日になる場合は、ひとつだけ表示します。
- トピックページには、そのトピックの最近の動きも表示されます。 「Recent on this topic」レールには、そのエンティティのいずれかに触れた最新のメモリーが並び、「このトピックについて最近何を考えていたか」に、wiki全体をめくるよりもずっと速く答えてくれます。
- wikiページにグラフが表示されるようになりました。 エンティティ、クリスタル、トピックの各ページに、右側に小さなグラフが埋め込まれています。 Graphタブが描画するのと同じグラフなので、ノードはクリックでき、ズームやホバーも期待どおりに機能します。 興味深いのはトピック版です。 クラスターの実際の形、そのエンティティのどれがどれとつながっているか、そして最も多くに触れているために中心に位置するメモリーが表示されます。 200エンティティのトピックであっても、見えるのはクラスターの本当の輪郭です。
- wikiページからナレッジグラフとGraph Intelligenceへと調査できます。 すべてのwikiページにInvestigateボタンが付きました。 エンティティまたはクリスタルのページでは、そのノードがすでに選択された状態でナレッジグラフが開きます。 トピックページでは、クラスター全体が一度にハイライトされます。 そこからパンしたり、ノードを展開したり、クラスターをGraph Intelligence（Memの推論エージェント）に渡して、何が起きているのか、どこで矛盾しているのかを尋ねたり、ブリーフを起草させたりできます。 Graph Intelligenceが保存したものは、Libraryの同じトピックページに戻ってきます。
Nowledge MemのLLM Wiki
Nowledge MemのLLM Wikiは、Karpathyが述べた「読む経路」を、Memがすでに持っていた「書く経路」の上に重ねます。 Background Intelligenceは、スーパーナレッジグラフ上でこれまでどおり同じ仕事（矛盾の検出、進化、双時間タイムライン、忘却）を続けます。 新しいWikiは、そこから出てくるものを実際に読むための場所を、ようやくあなたに与えます。
意図的に守っているいくつかの境界があります。
- wikiページはデータ層（メモリー、ソース、クリスタル）からライブで投影されます。 編集はデータ層で行われ、ページはそこから更新されます。
- エクスポートは一度きりのスナップショットコピーを提供します。 新しいものが欲しいときはいつでも再エクスポートしてください。
- AIは提案するだけです。 何を残すかはあなたが決めます。 「Study with AI」が自動保存することはありません。
試してみる
- Libraryを開き、Wikiタブに切り替えます。 空の場合は、Graphビューを開いてコミュニティ検出を一度実行し、戻ってきてください。
- すでにいくつかメモリーがあるトピックを選びます。 クラスターを読み、エンティティをクリックし、次に関連するエンティティへと進みます。 何も入力せずに最後までたどれるはずです。
- 任意のソースを開き、「Study with AI」をクリックします。 提案を読み、役に立つもののSave 1をタップします。 Memoriesビューでそれを見つけてください。
- 任意のwikiページからInvestigateをクリックします。 エンティティ、クリスタル、またはトピック全体がすでに選択された状態でナレッジグラフが開きます。 そこからパンしたり、隣接ノードを展開したり、クラスターをGraph Intelligenceに渡して、実際に何が起きているのか、何が何と矛盾しているのかを尋ねたり、最初の下書きを起草させたりできます。 残したものはすべて、いま離れたのと同じWikiページにクリスタルとして戻ってきます。
- タブ行のDownloadをクリックします。 ZIPをObsidianまたは任意のmarkdownリーダーで開きます。 同じwikilinkがそこでも描画され、解決されるはずです。
クレジット
KarpathyのLLM Wikiは、Nowledge Memにとって有用な鏡でした。 「知識が読まれる」側で私たちに欠けていたものを示してくれました。
次に来るもの
v0.8は、Memの読む側が、書く側と自己進化する側に実際に追いついた最初のリリースです。
ここからは、Wiki自体の中でエージェントループをさらに引き締めていきたいと考えています。 たとえば、
- Investigateが残した会話を、Libraryの元になったクラスターにクリスタルの出発点として自動的にシードすること、
- Apple NotesやObsidianのような外部ソースに双方向のチャネルを与え、Memの外で行った変更が手動での再インポートなしに流れ戻ってくるようにすること、
- EVOLVESタイムラインが、同じ概念の異なるバージョンを時間とソースをまたいで織り合わせ、ひとつの読める軌跡にすること。
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