setsu2420/Personal-KnowledgeBase

AI 仓库情报摘要

FR-AI / ANALYSIS

为什么值得关注

它基于 LLM Wiki 模式但专注于无人系统领域，拥有四信号知识图谱、矛盾检测以及多格式文档解析等高级特性，所有数据均本地存储并支持项目隔离。

适合谁使用

无人系统（无人机/无人地面车/无人水面艇/无人潜航器）研究人员和分析师
需要结构化文档分析的国防或情报分析师
构建领域特定 RAG 系统的开发者
希望使用本地、自托管知识管理工具的技术用户

典型使用场景

分析 PDF、Word、Excel 和图片文件，构建可搜索的知识图谱
提出需要跨文档综合分析与知识缺口检测的复杂问题
检测多个来源之间的矛盾或数据不一致
为不同研究项目隔离独立的知识库，实现多项目管理

项目优势

知识优先架构增量构建结构化条目，而非每次重新检索碎片化片段
Graph-RAG 管道使用四信号相关性评分和两跳遍历，提供更丰富的上下文
集成深度研究、矛盾检测和 Louvain 社区发现，生成更多洞察
本地优先，搭配 Tauri 2 桌面壳、系统托盘、全局快捷键和自动更新

使用前须知

需要外部 LLM API（如 DeepSeek、OpenAI 等）和 MySQL 8.0 数据库，无法完全离线运行
安装需要 Docker 或手动配置 JDK 21、Node.js 20 和 MySQL，对非技术用户门槛较高
主要为无人系统领域设计，适应其他领域可能需要定制改造

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IntelliSense Platform

Intelligence Analysis Platform for Unmanned Systems Research
Upload documents → Build knowledge graphs → Ask intelligent questions — all powered by LLMs.

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📖 Table of Contents

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🤖 Smart Q&A
🔗 Knowledge Graph






📚 Wiki Entries
🖼️ Image Management

🤔 What is IntelliSense?

IntelliSense Platform is a specialized desktop application built for unmanned systems (UAV / UGV / USV / UUV) researchers and analysts. It transforms your documents — PDFs, Word files, spreadsheets, images — into an organized, interlinked, and queryable knowledge base.

Unlike traditional RAG systems that retrieve and re-derive answers from scratch on every query, IntelliSense incrementally builds and maintains structured knowledge entries. Knowledge is compiled once, kept current, and referenced directly — not re-derived each time.

🧬 Design Philosophy

Knowledge-first, not retrieval-first — Structured entries > ephemeral retrieval
Local & offline — Your data never leaves your machine
Multi-project isolation — One tool, many projects, zero data leakage
LLM-augmented, human-curated — AI does the heavy lifting; you stay in control

This project builds upon Andrej Karpathy's LLM Wiki pattern and draws insp

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