ObsiKO ObsiKO ドキュメント

16-4 LLMウィキを作る 📚

散らばった資料をエージェントが自ら管理する知識ウィキに育てる機能です。映画の世界観、料理レシピ集、論文アーカイブ、業務ウィキなど何でも構いません。

← ホームへ: ObsiKO 101 · 上位: 16 AIエージェント


始め方

  1. (任意)空のボルトを新しく開いて、エージェントに「LLMwikiを作って」と伝えましょう。
  2. エージェントがクイックスタート / ディープスタートを尋ねます。 - クイックスタート: テーマと言語だけ伝えれば基本の骨組みをさっと作成。 - ディープスタート: 自分は誰でなぜ集めるのか(再利用の軸)、ウィキの下位分類、資料の種類、更新周期、そしてエージェントの性格(ペルソナ)まで尋ねてより堅固に。
  3. 全部答えるとフォルダ・システムファイル・スタートガイド(はじめにお読みください.md)まで一度に立ち上げてくれます。

📱 モバイルでも(ライト版)

デスクトップがなくても、スマホ・タブレットのチャットAIでライト版LLMウィキを始められます

作られる構造

💡 下位分類の名前はテーマに合わせて変わります — 世界観ウィキなら21. 人物/22. 勢力/23. 場所/24. 年表のように。

📥 Inboxに入れられる(=エージェントが読める)ファイル形式

00. Inbox/に入れたり、チャットにドラッグしたりしたファイルのうち、エージェントが読んで整理できる拡張子です。

種類 拡張子 備考
テキスト・マークダウン .md .markdown .txt ツール不要でそのまま読めます
PDF .pdf テキスト形式はそのまま抽出、スキャン(画像)形式はOCR(popplerが必要、Claude専用)
画像 .png .jpg .jpeg .gif .webp .bmp 見て転写・説明(Claude専用)
オフィス・文書・電子書籍 .docx .pptx .odt .epub .rtf .html(.htm) .tex .rst .org .wiki など Pandocが対応する数十種類のフォーマット(pandocが必要)
音声・動画(転写) .mp3 .wav .m4a .aac .flac .ogg .opus .wma · .mp4 .mov .mkv .webm .avi .m4v ローカルwhisper(+ffmpeg) または OpenAI/Gemini APIキーでクラウド文字起こし
データ(表) .csv .tsv .json マークダウンの表に変換

💡 popplerpandocwhisper無料の外部ツールです — 該当の形式を頼むときだけ必要で、入っていなければ一行のインストール案内を見せてくれます。(テキスト・画像・データ表は別途インストールなしですぐ動作! 文字起こしはwhisperなしでもOpenAI/Gemini APIキーがあればクラウドでできます。)動画URL・YouTube・RSSはファイルではなくアドレスで渡せばOKです。

運用の仕方(4大アクション)

資料を00. Inbox/に入れて話しかけるだけです。自然言語でも、スラッシュコマンドでも動作します。(以下の/収集/質問/点検/現況は標準搭載のアシスタントコマンドではなく、LLMウィキを作るときにそのボルトに一緒にインストールされるルール(システムファイル)として動作します — なので自然言語で呼ぶ方が確実です。新しく作ったウィキはコマンドがデスクトップ・モバイルチャットの両方にインストールされ、スマホでも/収集が出ます。)

したいこと 自然言語 コマンド
資料整理・編入 「整理して」 /収集 (ingest)
ウィキに質問 そのまま質問 /質問 (query)
点検・校正 「点検して」 /点検 (lint)
現況を見る 「状況を教えて」 /現況 (status)

自分好みに調教する


💡 ヒント — NotebookLMのように「自分の資料に基づく秘書」として使う

GoogleのNotebookLMのように、自分が集めた資料の中だけで答え、出典を付ける秘書として使えます。(上記のツール・意味検索がまさにRAGの役割を果たすので可能です。)LLMウィキを丸ごと立ち上げるのが負担なら、こう軽く始めてもOKです。

  1. まず資料を集める: 質問に使うPDF・文書・画像・音声・ノートを一つのフォルダ(例:00. Inbox/資料/)に入れましょう。形式は上記の「Inboxに入れられるファイル形式」表の拡張子であればOKです。
  2. 資料の中だけで、出典を付けて答える: 質問するとき一行だけ付け加えましょう — - 「添付/このフォルダの資料に基づいてのみ答えて、出典(ファイル名・箇所)を付けて。資料になければ「ない」と正直に言って(でっち上げ禁止)。」
  3. NotebookLMがくれる成果物もそのまま: - 「これらの資料の核心要約ブリーフィングを作って」・「スタディガイド(概念・予想問題)で」・「FAQ 10個で」・「タイムラインで」・「この2つの資料の違い・共通点比較表で」
  4. 「意味」で探す(意味検索): 「このテーマと似た部分を全部探して」のように頼むと、単語が違っても意味が近い箇所をローカルインデックスで探してくれます(検索結果を根拠に回答)。→ 有効にする方法は 16 AIエージェント

ObsiKOならではの利点: 資料と回答がすべて自分の.mdファイルとして残り自分のものになり、さらに育てたければそのままLLMウィキに格上げして/質問(出典引用Q&A)・/点検まで回せます。つまり「一度使って終わりのノートブック」ではなく育ち続ける知識ベースになるのです。


← 前へ: ライティング・作文活用法 · 最初へ · 次へ: ツェッテルカステン・オントロジー活用