LLM知识库构建方法，用扁平Markdown做入库和索引-Claw龙虾部署大师-有用科技官网

「LLM 知识库构建」是「龙虾部署大师」技能市场中的知识库技能：作用是基于扁平 Markdown 文件实现文档入库、查询、链接索引、OCR 和矛盾检测，无需数据库。入库时它感知现有 wiki 状态，判断该新建还是更新页面；查询时基于页面摘要选定起始页、遍历 Wikilinks、综合作答并返回来源。脚本负责结构与读写，LLM 负责语义判断，既保留原始文件，又能持续维护一个便于追踪来源的知识库。

技能效果

把三条带 [[双链]] 的笔记交给它入库时，它解析出各页面的出链入链关系，画了反向链接图谱，并把「向量数据库→Embedding→RAG」这条知识链梳理成表。

LLM知识库构建技能对话示例：笔记双向链接图谱与页面结构

散落的文档，为什么越攒越查不动

很多团队的资料其实不少，难的是把它们变成能查、能维护、能追溯的知识库。文档格式杂——PDF、图片、Office、Markdown 混在一起；新增资料时，到底是该建新页面还是更新旧页面，靠人判断既慢又容易留下重复条目；查一个问题，往往要在多份文件里翻找，还说不清答案出自哪一页。更麻烦的是时间一长，不同文档之间会出现互相矛盾的说法，却没人发现。攒得越多，反而越查不动。

这个技能怎么把文件变成可查知识库

它的核心思路是分工：脚本负责结构、读写和遍历，LLM 负责语义判断，全程基于扁平 Markdown 文件、不依赖数据库。入库时，用 ingest_file 把 PDF、图片、Office、Markdown 等文件吸收进来，并感知现有 wiki 状态——能合并的更新旧页面，确需新增的才建新页，避免重复。查询时，它先按页面摘要选定起始页，再遍历 Wikilinks 双向链接，综合得出答案并返回来源页面和遍历路径。维护层面，它生成并校验 Wikilinks 索引、识别孤立页面，还能执行 OCR 和矛盾检测，把结果连同版本记录一并保存。因为原始文件始终保留，知识库可以长期演进、来源可追。