傳統知識管理工具如 Notion、Roam 和 Obsidian，往往需要使用者手動完成資訊分類、建立連結等繁瑣的整理工作。這使得知識庫的維護成本高昂，許多人因此難以長期堅持。Claude Code 的出現改變了這一現狀，它能夠直接進入使用者的資料夾，讀取筆記、寫入新內容、更新目錄，從而將整理的負擔轉移給 AI。使用者只需負責尋找素材、確定方向和提出問題，AI 則負責摘要、交叉連結和一致性維護，極大地降低了知識管理的門檻。
LLM 知識庫系統的核心在於利用 AI 自動編譯原始資料，構建結構化的知識體系。使用者首先將各種原始素材，如網頁文章、PDF 文件、截圖等，存入指定的原始資料夾。接著，透過 Claude Code 發出指令，AI 便會自動讀取這些資料，為每個概念建立或更新筆記，並在相關筆記之間建立連結，同時更新整個知識庫的目錄。過程中，使用者無需手動複製貼上任何內容，Claude Code 直接在 Obsidian 資料夾中完成所有修改，實現了知識庫的自動化構建與維護。
當知識庫累積到一定規模後，使用者可以開始向 AI 提問，例如整理特定主題的重點、找出知識盲點或識別筆記之間的矛盾。更進一步，AI 可以將回答整理成新的筆記，並存回知識庫，使得每一次提問都成為知識的增長。這種提問與回饋的循環機制，有助於知識庫不斷擴充和完善。OpenAI 共同創辦人 Andrej Karpathy 便利用此方法，在特定研究主題上建立了包含約 100 篇筆記、40 萬字的龐大知識庫，並能從中提取複雜的資訊。
為了確保知識庫的品質，Claude Code 還能定期掃描整個知識庫，找出頁面之間的矛盾、過時的資訊以及值得深入研究的新方向。AI 在這個環節中，不僅能發現潛在的問題，還能主動建議下一步值得追問的問題，從而引導使用者不斷深化對知識的理解。透過這種持續的清理和維護，知識庫能夠保持 актуальнсть，並為使用者提供更準確、更有價值的資訊。
儘管目前 LLM 知識庫系統還需要使用者自行搭建，但其背後的邏輯已相當完整。隨著技術的不斷發展，未來有望出現更易於使用、功能更強大的產品。例如，可以利用從知識庫產生的合成數據，對 LLM 進行微調，使其能夠更深入地理解和運用知識庫中的資訊。這種發展方向，將有助於 LLM 知識庫在各個領域得到更廣泛的應用，並為個人和組織帶來更大的價值。
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