VectifyAI/OpenKB

OpenKB: Open LLM Knowledge Base

What it solves

OpenKB は、断片的で未構造化の文書を構造化された相互リンク Wiki 形式のナレッジベースに変換します。従来の RAG がクエリごとに情報をゼロから取得するのとは異なり、OpenKB は知識を永続的かつ進化する Wiki にコンパイルし、要約・概念・エンティティが自動的に合成・相互参照され、時間とともに知識が蓄積されます。

How it works

OpenKB は二層アーキテクチャを採用しています：wiki 基盤 と ジェネレータ。

  1. Wiki Foundation：短いファイルは markitdown、長文書（PDF ≥ 20 ページ）は PageIndex を使用して入力文書（PDF、Word、PPT、URL など）を階層ツリ―インデックスに変換します。その後 LLM がこれらを Markdown ファイルにコンパイルし、要約、概念ページ、エンティティページ（人物、組織、場所、製品）を Google OKF 仕様に従って生成します。
  2. Generators：これらのツールはコンパイル済み Wiki から読み取り、query と chat による根拠付き回答、visualize によるインタラクティブ 3D 知識グラフ、そして Skill Factory を介したポータブルエージェントスキルなど、特定の出力を生成します。

Who it’s for

大量かつ複雑な情報を様々なフォーマットで管理する必要があるユーザーや、プライベートナレッジベースに基づく専門的で再配布可能な AI エージェントスキルを作成したい開発者向けです。

Highlights

  • Vectorless Retrieval：従来のベクトルデータベースの代わりに、PageIndex による推論ベースのツリーインデックスを使用。
  • Obsidian Compatibility：Wiki はプレーンな Markdown ファイルと wikilinks で保存され、Obsidian とネイティブに互換性があります。
  • Skill Factory：知識をポータブルスキルに蒸留し、Claude Code、Codex、Gemini などのエージェントにインストール可能。
  • Multi-modal Support：図表、テーブル、画像の取得と理解が可能。
  • Broad Format Support：PDF、Word、Markdown、PowerPoint、HTML、Excel、CSV、URL をサポート。