SamurAIGPT/llm-wiki-agent

解決する課題

LLM Wiki Agentは、バラバラなドキュメント（PDF、DOCXなど）の集合体を、構造化され相互リンクされたMarkdownウィキへと変換します。クエリ中に生のテキストチャンクを検索する従来のRAGシステムとは異なり、このツールは知識を永続的なページとしてコンパイルし、時間の経過とともに蓄積・増幅させ、自動的に相互参照を作成し、ソース間の矛盾をフラグ立てします。

仕組み

このシステムは、コーディングエージェント（Claude Code、Codex、Gemini CLIなど）のスキルとして動作します。一連のスキーマファイル（CLAUDE.mdなど）を使用して、エージェントにウィキの維持方法を指示します。

ユーザーが ingest コマンドを実行すると、エージェントはソースドキュメントを読み取り（markitdown を介して非Markdownファイルを変換）、知識を抽出して、エンティティページ（人物、企業）、コンセプトページ（アイデア、フレームワーク）、および動的な概要を作成または更新します。また、NetworkXとLouvainコミュニティ検出を使用して知識グラフを構築し、明示的なウィキリンクと推論された意味的関係の両方を可視化する自己完結型の graph.html ファイルを生成します。

対象者

• 研究者: 複数の学術論文やレポートから情報を統合する必要がある方。
• 学生または読書家: 書籍の登場人物や論点をテーママップとして構築したい方。
• ナレッジワーカー: 個人の知識ベースやビジネスインテリジェンス（会議の議事録、プロジェクト文書）を管理している方。
• 競合分析担当者: 市場動向や企業の発表を継続的に追跡している方。

ハイライト

• 永続的な知識: 一時的なチャット履歴に頼るのではなく、セッションを越えて保持される構造化されたMarkdownページを作成します。
• 自動合成: エンティティおよびコンセプトページを自動生成し、取り込まれたすべての資料の動的な概要を更新します。
• 矛盾検知: 取り込み時に、新しいソースと既存のソースとの間の矛盾する主張をフラグ立てします。
• マルチフォーマット対応: PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTMLを含む幅広いフォーマットを取り込みます。
• Obsidian連携: Obsidianとの互換性を考慮して設計されており、ユーザーはエージェントが生成したウィキをVaultとして閲覧できます。
• 視覚的な知識グラフ: 知識ネットワークのインタラクティブなHTML可視化ファイルを作成します。