Karpathy dropper vektordatabaser — bygger kunnskapsbase med ren Markdown
mandag 6. april · KI-generert · Kilde: Economic Times
Lanserer en åpen arkitektur der strukturerte Markdown-filer erstatter vektordatabaser for KI-drevet kunnskapshåndtering.
Andrej Karpathy publiserte 3. april en GitHub gist kalt «llm-wiki» som beskriver systemet i detalj. Ideen er enkel: du legger rådokumenter i en /raw-mappe, og en LLM kompilerer og vedlikeholder et strukturert wiki med visualiseringer. Karpathy redigerer aldri wikien manuelt.
Ved å bruke Markdown som «source of truth» unngår du problemet med at vektorembeddings blir en svart boks. Hver påstand KI-en gjør kan spores tilbake til en spesifikk .md-fil som du kan lese, redigere eller slette. Det er en direkte kontrast til RAG-pipelines der retrieval-støy og latency ofte skaper mer problemer enn de løser.
«I spend less time generating code and more time building personal knowledge bases» — Andrej Karpathy
Karpathy rapporterer at systemet fungerer godt med rundt 100 artikler og 400 000 ord. LLM-en navigerer via oppsummeringer og indeksfiler, noe som er mer enn tilstrekkelig for personlige forskningsprosjekter eller teamwikier.