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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 412
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Node.js 18+
- 一份长文本文档
安装与启动步骤
-
1全局装 CLI
一条命令，Node 环境即可。
npm install -g wiki-graph -
2建一个知识库
从 epub 或纯文本导入，生成结构化图谱。
wg wikg://book.wikg create --import ./book.epub -
3加一条笔记
命令行直接把文本灌进某个章节。
printf "Beta mentions gamma." > tmp.txt -
4按实体查询
用实体 ID 定位，再查它的证据链。
wg wikg://book.wikg/entity/Q8018 evidence --help
如何确认成功
导入一本书后能按实体 ID 查到相关段落，且实体之间的关联能顺着证据链追溯
注意事项
- 它走的是 Karpathy 提出的 LLM Wiki 与 Google OKF 方向，重点是把长文本变成可查询的实体图谱。
- 库文件是 .wikg 格式，迁移与备份都以这个文件为单位。
- 实体抽取质量取决于原文结构，排版混乱的文档效果明显差。
- 命令行是主要入口，也有 SDK 可嵌进自己的服务。
核心亮点
- 自动化蒸馏：利用 LLM 自动提取书籍核心概念和关系，无需手动整理
- 知识图谱输出：生成结构化图谱，直观展示知识关联，便于理解记忆
- CLI 高效交互：命令行操作，适合开发者集成到工作流中
不足之处
- 依赖 LLM 质量，对非英文书籍或专业领域可能效果打折
- 文档/社区待观察：项目早期，文档和社区支持尚不完善
适用场景
- 快速阅读：想快速了解一本书的框架和核心观点
- 知识管理：将书籍内容转化为可检索的知识图谱
- 研究辅助：梳理文献或教材的概念体系
替代项目
GraphRAG、KnowledgeGraphGPT、BookSummarizer
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