2026年4月，基于Andrej Karpathy提出的LLMWiki概念，本系统实现了知识"预编译"为结构化Wiki文章的技术突破。与传统RAG系统每次查询都从零检索不同，LLaMA Wiki将知识预先编译为结构化文档，结合LlamaIndex RAG框架作为冷检索层，形成双层互补的知识管理架构。核心架构特点体现在三个维度：Wiki热知识层的预编译结构化存储提供快速响应；RAG冷检索层的向量语义

为集成人工智能到物理系统中，使其能够与物理世界交互。

苏格拉底提问法通过"是什么-为什么-怎么样"的问题链，逐步揭示问题的本质，帮助识别隐含假设和逻辑漏洞。交互示例用户：我想优化这个查询接口的性能。AI：让我通过几个问题帮助您分析： 1. 当前接口的主要性能瓶颈是什么？是数据库查询、网络传输还是数据处理？2. 您期望达到的性能目标是多少？响应时间、并发量还是吞吐量？3. 现有的数据量级是多少？增长趋势如何？4. 是否有缓存机制？读写比例大概是多少？5

本文将详细介绍如何结合Ollama本地部署模型（或云模型）与Claude-Code（OpenClaw）进行配置和使用。通过本指南，您将能够搭建一个不受Token限制的本地开发环境，或灵活利用云模型的免费额度。

先上效果,后面文档是AI生成的一个完整的 AI 数字人视频生成与交互系统，支持语音合成、图像生成、视频生成、智能对话和联网搜索。: 支持多种大语言模型 (Ollama, OpenAI, 智谱AI等): 实时获取网络信息，支持新闻、天气、知识查询: 使用 Edge-TTS 高质量中文语音合成: 支持云端 API (SiliconFlow, Replicate, Stability AI): 支持语音