obsidian-llm-wiki

笔记和PDF自动变知识图谱，还能问答

obsidian-llm-wiki 是一个 Obsidian 插件，把 Karpathy 提出的 LLM Wiki 思路落地到本地笔记库。它自动扫描你的 Markdown 笔记和 PDF，用大模型抽取其中的实体与概念，生成互相链接的实体页和概念页，形成一张可浏览的知识图谱。核心能力包括：自动建页与双向链接、基于图谱的问答（提问时沿关系检索相关笔记片段再交给 LLM 回答）、以及本地优先的隐私设计——数据默认留在本地，可搭配本地模型运行。它解决的是笔记越攒越多却难以检索和串联的问题，让零散记录自动长成结构化知识库，适合研究者、学生和长期做知识管理的人。

开源 unknown 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 632

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类搜索知识

开发团队GD4AI

所属国家

官网地址https://llmwiki.greenerai.top

GitHubhttps://github.com/GD4AI/obsidian-llm-wiki

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言TypeScript

技术栈/模型graph-algorithms,karpathy,knowledge-graph,knowledge-management,llm-wiki,markdown,note-taking,obsidian,obsidian-plugins,pdf,pdf-processing,privacy-first

GitHub 星标★ 632

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-04-26 00:00:00

最近更新2026-09-18 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-16

浏览次数0

使用教程

核心亮点

自动从笔记和 PDF 抽取实体与概念并生成互链页面，省去手动整理双链的工作
图谱驱动的问答会沿实体关系检索上下文，比纯向量相似度更贴近知识结构
本地优先，支持本地模型，敏感笔记不必上传云端

不足之处

依赖 LLM 抽取质量，笔记杂乱或 PDF 解析差时实体页可能噪声较多
大规模笔记库的建图和重建索引耗时与 token 成本需要自行权衡

适用场景

研究者把论文 PDF 和读书笔记导入，自动生成作者、方法、概念页并交叉链接
学生复习时用图谱问答快速定位某概念在哪些笔记里出现过
长期笔记用户把零散日记和剪藏整理成结构化个人知识库

替代项目

obsidian-smart-connections、logseq、khoj

项目介绍

obsidian-llm-wiki 是一个搜索知识领域的开源项目，官方简介：Karpathy's LLM Wiki implementation plugin for Obsidian - turns notes and PDFs into a linked, LLM-powered knowledge base with entity pages, concept pages, graph-powered Q&A, and local-first privacy.。项目使用 TypeScript 开发，在 GitHub 上获得 623 星标。

上一篇：search2ai

下一篇：Free-LLM