跳到主要内容

Lore

从任何内容构建和维护持久化的 LLM 知识库。

Lore 解决了"无状态 AI"问题——即代理在会话之间丢失架构细节的上下文限制重置问题。Lore 不使用 RAG（向量嵌入、检索噪声），而是构建编译后的 Markdown Wiki：LLM 作为全职研究图书馆员，主动组织和交叉链接知识。

快速开始​

npm install -g @telepat/lore
cd your-project
lore init
lore ingest ./docs/
lore compile
lore search "your query"

继续阅读：

学习路径​

新手入门​

  1. 概述
  2. 安装
  3. 快速开始

构建和维护 Wiki​

  1. 摄入内容
  2. 编译你的 Wiki
  3. 搜索与查询
  4. 故障排除

发布与分享​

  1. 导出
  2. MCP 服务器
  3. 解释命令

团队操作​

  1. Lore Angela
  2. 最佳实践
  3. 代码检查与健康状态

文档主题行为​

文档站点默认遵循操作系统/浏览器的配色方案（prefers-color-scheme）。

更新内容​

  • 编译现在使用基于哈希的增量行为，通过 manifest.json 跳过未更改的提取内容。
  • 编译现在使用仓库锁（.lore/compile.lock）防止重叠运行。
  • 监视模式现在自动编译原始更改，支持防抖和排队后续处理。
  • 代码检查现在在 JSON 模式下输出行感知诊断信息，以及孤立/间隙/歧义摘要。
  • 编译现在生成 .lore/wiki/concepts.json，包含规范概念元数据和别名。
  • 摄入现在自动标准化支持的聊天导出（.json/.jsonl）为转录 Markdown。
  • 摄入元数据现在包含更丰富的标签（文件夹派生和启发式内存类别）。
  • 重复摄入会短路重复源，实现更快、更干净的管道。
  • 索引重建支持修复模式（lore index --repair）用于清单恢复。
  • 查询支持可选的拼写错误标准化，同时保留技术标记。
  • MCP 工具集现在包括摄入/编译写入工具、重复检查、分类摘要和代码检查维护工具。

快速维护循环​

# 1) 摄入或刷新源
lore ingest ./docs

# 2) 编译并重建索引（修复缺失的清单条目）
lore compile
lore index --repair

# 3) 验证图健康状态
lore lint

# 4) 提问问题
lore query "What changed in architecture?"

工作原理​

RAGLore
格式向量嵌入结构化 Markdown
检索相似性搜索反向链接 + FTS5/BM25
持久化无状态演进式 Wiki + git
维护手动LLM 驱动的图书馆员