Ý tưởng xây dựng 1 "bộ não thứ 2" do AI vận hành LLM Wiki được đề xuất bởi Andrej Karphathy
Phần lớn trải nghiệm của mọi người với LLM và tài liệu giống như RAG là: bạn tải lên một tập tin (ví dụ PDF, video, audio, ...), LLM truy xuất các đoạn liên quan tại thời điểm truy vấn và tạo câu trả lời.
Cách này hoạt động, nhưng LLM phải tìm kiếm và xây dựng lại kiến thức từ đầu cho mỗi câu hỏi từ user. Khi hỏi một câu hỏi cần tổng hợp thông tin từ năm tài liệu khác nhau, LLM phải tìm trong các tài liệu đó và ghép các mảnh kiến thức liên quan lại, không có sự tích lũy. NotebookLM, attachments trong ChatGPT và hầu hết hệ RAG đều hoạt động như vậy.
Ý tưởng ở đây khác, thay vì chỉ truy xuất từ tài liệu thô tại thời điểm truy vấn, LLM dần dần xây dựng và duy trì một wiki bền vững — một tập hợp các tệp markdown (*.md) có cấu trúc, liên kết với nhau, nằm giữa bạn và nguồn dữ liệu thô. Khi bạn thêm nguồn mới, LLM không chỉ lập chỉ mục (index) để dùng sau. Nó còn đọc, trích xuất thông tin chính và tích hợp vào wiki hiện có — cập nhật các trang kiến thức, chỉnh sửa tóm tắt theo chủ đề, ghi chú khi dữ liệu mới mâu thuẫn (gap) với nhận định cũ, củng cố hay phản biện ý tưởng đang phát triển. Kiến thức được biên dịch một lần và sau đó được cập nhật, không phải tái tạo mỗi lần truy vấn.
Khác biệt chính: wiki là một kho kiến thức bền vững và tích lũy. Các liên kết chéo đã hình thành. Các điểm mâu thuẫn (gap) đã được đánh dấu. Wiki đã phản ánh tất cả những gì bạn đã đọc. Wiki ngày càng phong phú khi bạn đặt câu hỏi và có thêm nguồn dữ liệu bổ sung.
Một số áp dụng:
Có ba lớp:
Raw sources tập hợp tài liệu nguồn do bạn tuyển chọn. Bài viết, bài báo, hình ảnh, tệp dữ liệu. Chúng là bất biến — LLM đọc nhưng không bao giờ sửa đổi. Đây là nguồn chân lý của bạn.
The Wiki một thư mục các tệp markdown do LLM tạo. Tóm tắt, trang thực thể, trang khái niệm, so sánh, tổng quan, tổng hợp. LLM hoàn toàn sở hữu lớp này. Nó tạo trang, cập nhật khi có nguồn mới, duy trì liên kết chéo, và giữ mọi thứ nhất quán. Bạn đọc; LLM viết.
Schema một tài liệu (ví dụ: CLAUDE.md cho Claude Code hoặc AGENTS.md cho Codex) hướng dẫn LLM cách cấu trúc wiki, quy ước và quy trình khi nhập nguồn, trả lời câu hỏi, hoặc duy trì wiki. Đây là tệp cấu hình quan trọng - nó biến LLM thành một người quản lý wiki có kỷ luật thay vì chatbot chung chung. Bạn và LLM cùng phát triển nó theo thời gian khi tìm ra điều gì phù hợp với lĩnh vực của bạn.
Nhập dữ liệu. Bạn thêm một nguồn mới vào bộ sưu tập và yêu cầu LLM xử lý. Một quy trình ví dụ: LLM đọc nguồn, thảo luận các điểm chính với bạn, viết trang tóm tắt, cập nhật chỉ mục, cập nhật các trang liên quan trong wiki, và thêm một mục vào log. Một nguồn có thể ảnh hưởng đến 10-15 trang wiki. Cá nhân tôi thích nhập từng nguồn và tham gia vào quá trình - đọc tóm tắt, kiểm tra cập nhật, và hướng dẫn LLM về trọng tâm. Nhưng bạn cũng có thể nhập hàng loạt với ít giám sát hơn. Tùy bạn phát triển quy trình phù hợp và ghi lại trong schema.
Truy vấn. Bạn đặt câu hỏi với wiki. LLM tìm các trang liên quan, đọc chúng và tổng hợp câu trả lời có trích dẫn. Câu trả lời có thể có nhiều dạng - trang markdown, bảng so sánh, slide (Marp), biểu đồ (matplotlib), canvas. Điểm quan trọng: các câu trả lời tốt có thể được lưu lại như trang mới trong wiki. So sánh, phân tích, kết nối bạn phát hiện - đều có giá trị và không nên mất trong lịch sử chat. Như vậy việc khám phá của bạn cũng tích lũy vào cơ sở tri thức giống như các nguồn đã nhập.
Kiểm tra. Định kỳ yêu cầu LLM kiểm tra sức khỏe wiki (health check). Tìm: mâu thuẫn giữa các trang, thông tin lỗi thời, trang không có liên kết, khái niệm quan trọng chưa có trang riêng, thiếu liên kết chéo, khoảng trống dữ liệu. LLM có thể đề xuất câu hỏi mới và nguồn mới. Điều này giúp wiki luôn khỏe mạnh khi phát triển.
Hai tệp đặc biệt giúp điều hướng wiki:
index.md tập trung vào nội dung.
Nó là danh mục của mọi trang - mỗi trang có liên kết, mô tả ngắn và metadata.
Được tổ chức theo danh mục.
LLM cập nhật sau mỗi lần nhập.
Khi trả lời, LLM đọc index trước rồi đi sâu vào trang.
Điều này hoạt động tốt một cách đáng ngạc nhiên ở quy mô trung bình (~100 nguồn, ~hàng trăm trang) và tránh được nhu cầu sử dụng hạ tầng RAG dựa trên embedding.
log.md là dòng thời gian.
Đây là một bản ghi chỉ thêm vào (append-only) về những gì đã xảy ra và thời điểm xảy ra — các lần nhập dữ liệu, truy vấn, và kiểm tra (lint).
Một mẹo hữu ích: nếu mỗi mục bắt đầu bằng một tiền tố nhất quán (ví dụ: ## [2026-04-02] ingest | Article Title), thì log có thể được phân tích bằng các công cụ Unix đơn giản — grep "^## [" log.md | tail -5 sẽ cho bạn 5 mục gần nhất.
Log cung cấp cho bạn một dòng thời gian về sự tiến hóa của wiki và giúp LLM hiểu được những gì đã được thực hiện gần đây.
Tại một thời điểm nào đó, bạn có thể muốn xây dựng các công cụ nhỏ giúp LLM vận hành wiki hiệu quả hơn.
Một công cụ tìm kiếm cho các trang wiki là lựa chọn hiển nhiên nhất — ở quy mô nhỏ, tệp index là đủ, nhưng khi wiki phát triển, bạn sẽ cần một hệ thống tìm kiếm đúng nghĩa.
qmd là một lựa chọn tốt: đây là một công cụ tìm kiếm cục bộ cho các tệp markdown với tìm kiếm lai BM25/vector và xếp hạng lại bằng LLM, tất cả đều chạy trên thiết bị.
Nó có cả CLI (để LLM có thể gọi qua shell) và một MCP server (để LLM sử dụng như một công cụ gốc).
Bạn cũng có thể tự xây dựng một giải pháp đơn giản hơn — LLM có thể giúp bạn “vibe-code” một script tìm kiếm cơ bản khi cần.
Phần tẻ nhạt của việc duy trì một cơ sở tri thức không phải là việc đọc hay suy nghĩ — mà là công việc ghi chép và quản lý. Cập nhật liên kết chéo, giữ cho các bản tóm tắt luôn mới, ghi nhận khi dữ liệu mới mâu thuẫn với các khẳng định cũ, duy trì tính nhất quán trên hàng chục trang. Con người từ bỏ wiki vì gánh nặng bảo trì tăng nhanh hơn giá trị mà nó mang lại. LLM không cảm thấy chán, không quên cập nhật liên kết, và có thể chỉnh sửa 15 tệp trong một lần. Wiki được duy trì vì chi phí bảo trì gần như bằng không.
Vai trò của con người là tuyển chọn nguồn, định hướng phân tích, đặt câu hỏi đúng, và suy nghĩ về ý nghĩa tổng thể. Vai trò của LLM là mọi thứ còn lại.
Ý tưởng này có sự tương đồng về tinh thần với Memex của Vannevar Bush (1945) — một kho tri thức cá nhân được tuyển chọn với các liên kết mang tính liên tưởng giữa các tài liệu.
Tầm nhìn của Bush gần với mô hình này hơn là web hiện nay: riêng tư, được tuyển chọn chủ động, với các kết nối giữa tài liệu có giá trị ngang với bản thân tài liệu.
Phần mà ông không giải quyết được là ai sẽ thực hiện việc bảo trì.
LLM xử lý phần đó.
Tài liệu này mang tính trừu tượng có chủ đích.
Nó mô tả ý tưởng, không phải một triển khai cụ thể.
Cấu trúc thư mục, quy ước schema, định dạng trang, công cụ — tất cả đều phụ thuộc vào lĩnh vực, sở thích và LLM bạn sử dụng.
Mọi thứ được đề cập ở trên đều là tùy chọn và có thể kết hợp linh hoạt — hãy chọn những gì hữu ích và bỏ qua những gì không cần.
Ví dụ: nguồn của bạn có thể chỉ là văn bản nên không cần xử lý hình ảnh.
Wiki của bạn có thể đủ nhỏ để chỉ cần tệp index, không cần công cụ tìm kiếm.
Bạn có thể không quan tâm đến slide mà chỉ cần các trang markdown.
Bạn cũng có thể muốn một tập hợp định dạng đầu ra hoàn toàn khác.
Cách đúng để sử dụng là chia sẻ tài liệu này với LLM agent của bạn và cùng nhau xây dựng một phiên bản phù hợp với nhu cầu.
Nhiệm vụ duy nhất của tài liệu là truyền đạt mô hình.
LLM của bạn sẽ xử lý phần còn lại.