首先去创建一个空项目my_wiki先要条件是node.js Node.js 22第一步安装npm install -g llm-wiki第二步初始化 Wiki 结构mkdir my-wiki cd my-wikiwiki init这会生成.wikirc.yaml配置文件自动加入.gitignore保护你的 API Key以及raw/、wiki/等目录。第三步配置你的 API 编辑.wikirc.yaml填入你的 Key 和 Base URLyamlllm:provider: openaimodel: deepseek-chat # 换成你用的模型apiKey: YOUR_API_KEYbaseUrl: https://api.deepseek.com/v1 # 换成你的API地址temperature: 0.3如果是 OpenAI 官方baseUrl填https://api.openai.com/v1Ollama 本地则填http://localhost:11434/v1。第四步放入原始资料并“编译” 把 Markdown、笔记、文章等放进raw/untracked/目录然后执行bashwiki ingest --allLLM 会读取原始资料自动提取概念、生成 Wiki 页面、建立页面间的交叉链接并把已处理的资料移入raw/ingested/。第五步查询bashwiki query 你的问题系统会从已编译的 Wiki 中检索并综合答案而非每次重新阅读原文。目录结构wiki init自动生成textmy-wiki/├── .wikirc.yaml # 你的 API 配置已 gitignore├── raw/│ ├── untracked/ # 待处理的新资料│ └── ingested/ # 已编译的资料└── wiki/├── index.md # 自动维护的全局索引├── concepts/ # LLM 生成的概念页├── sources/ # 来源归属页└── answers/ # 保存的查询答案这个结构完全基于 Markdown你可以用 Obsidian、VS Code 或任何编辑器直接浏览和编辑。ps:所有的文件都以md进行编译在根目录下执行wiki ingest --all可以执行不用一个一个文档进行一个确认wiki ingest--all-y查询知识库这个命令会使用混合检索语义搜索 BM25找到最相关的页面然后生成有据可查的答案。答案会直接流式输出到终端。更改本地docker部署的模型在my-wiki目录下找到并编辑.wikirc.yaml文件llm:provider: openai # vLLM 提供 OpenAI 兼容接口保持 openai 即可model: Qwen3-VL-8B # 填入你 API 返回的模型 IDapiKey: sk-local # vLLM 默认忽略鉴权任意非空字符串均可baseUrl: http://localhost:8000/v1 # 指向你的 vLLM 服务地址temperature: 0.3部署前端根目录下拉取仓库git clone https://github.com/jackyzha0/quartz.git quartz如果网络下载慢的话就去github找一个开源的quartzjackyzha0/quartz: a fast, batteries-included static-site generator that transforms Markdown content into fully functional websitesGitHub - jackyzha0/quartz: a fast, batteries-included static-site generator that transforms Markdown content into fully functional websites · GitHub然后进入cd quartznpm install 安装依赖确认npx quartz可用npx quartz --help如果能看到 Quartz 的命令列表build、create、serve等说明安装成功了。初始化quartz配置npx quartz create这个时候先全部默认就好了最后的地址可以填localhostport你想要的端口运行powershellnpx quartz build--serve-d../wiki--port 8008然后在浏览器打开http://localhost:8008应该能看到你的 Wiki 已经变成一个带搜索和知识图谱的网站了。也可以去这里改地址以及端口打开后就可以看到相应的知识图谱了