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English(EN) Forget Your RAG: Build Your Own LLM Wiki in C# with Ollama + Kimi (Step‑by‑Step Guide)

开发者使用Ollama和Kimi在C#中构建本地LLM Wiki，作为RAG的替代方案

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本教程指导开发者使用C#、Ollama和Kimi模型构建本地LLM Wiki。它将这种方法与检索增强生成（RAG）进行了对比，认为对于小型、稳定的知识库而言，Wiki方法更简单。该过程包括准备文档、通过Ollama将文档发送给LLM以生成结构化内容、将其保存为markdown，然后查询Wiki内容。 AI

影响 为管理小型、稳定的知识库提供了一种比RAG更简单的方法，有可能加速针对特定AI应用的开发。

排序理由 这是一个使用现有AI工具构建特定应用程序的分步教程，而不是一项新的AI技术发布。

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开发者使用Ollama和Kimi在C#中构建本地LLM Wiki，作为RAG的替代方案

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完整方法见我们的编辑标准。

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · David Au Yeung ·

    忘掉你的RAG：用C#和Ollama + Kimi构建你自己的LLM Wiki（分步指南）

    <h2> Introduction </h2> <p>Happy coding! Today I want to share a practical AI tutorial in <code>.NET</code> style, with real code, simple architecture, and a result you can run on your own machine.</p> <p>When many developers start building AI knowledge assistants, the first idea…

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