bilzard bilzard

LLM Wiki

A pattern for building personal knowledge bases using LLMs.

This is an idea file, it is designed to be copy pasted to your own LLM Agent (e.g. OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi, or etc.). Its goal is to communicate the high level idea, but your agent will build out the specifics in collaboration with you.

The core idea

Most people's experience with LLMs and documents looks like RAG: you upload a collection of files, the LLM retrieves relevant chunks at query time, and generates an answer. This works, but the LLM is rediscovering knowledge from scratch on every question. There's no accumulation. Ask a subtle question that requires synthesizing five documents, and the LLM has to find and piece together the relevant fragments every time. Nothing is built up. NotebookLM, ChatGPT file uploads, and most RAG systems work this way.

本記事の位置づけ

下記を実現するための手順書。

roswell(lisp実行環境構築ツール)を導入する
slimv(VimにおけるSLIME)を導入する
roswellとslimvでcommon lispをコーディング、実行するための設定をする

手順一覧

下記の順番に環境構築する。

collapsible markdown?

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yes, even hidden code blocks!

print("hello world!")

Anaconda Python script running as systemd service

This way a Python daemon can be installed on Rasbian, Ubuntu or similar systems using systemd.

Installing:

sudo cp hello.service /lib/systemd/system/hello.service
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable hello.service

How to save data in iOS

この投稿では、iOSのファイルシステムについて理解し、データを永続化(iCloud含む)する方法を紹介する。尚、サンプルコードは動かない可能性もあるので参考程度にして下さい。

iOS File System

アプリがファイルシステムとやり取り出来る場所は、ほぼアプリのサンドボックス内のディレクトリに制限されている。新しいアプリがインストールされる際、インストーラーはサンドボックス内に複数のコンテナを作成し、図1に示す構成をとる。各コンテナには役割があり、Bundle Containerはアプリのバンドルを保持し、Data Containerはアプリとユーザ両方のデータを保持する。Data Containerは用途毎に、さらに複数のディレクトリに分けられる。アプリは、例えばiCloud Containerのように、実行時に追加のコンテナへのアクセスをリクエストすることもある。

図1. An iOS app operating within its own sandbox

	from typing import Optional

	import torch
	import torch.nn.functional as F
	from torch import Tensor
	from torch.nn.modules.batchnorm import _BatchNorm


	# Masked Batch Normalization

	# License:
	# I hereby state this snippet is below "threshold of originality" where applicable (public domain).
	#
	# Otherwise, since initially posted on Stackoverflow, use as:
	# CC-BY-SA 3.0 skyking, Glenn Maynard, Axel Huebl
	# http://stackoverflow.com/a/31047259/2719194
	# http://stackoverflow.com/a/4858123/2719194

	import builtins
	import types

	#!/usr/bin/env python
	# -- coding: UTF-8 --

	# Roughly based on: http://stackoverflow.com/questions/11443302/compiling-numpy-with-openblas-integration

	from __future__ import print_function

	import numpy as np
	from time import time

	# License:
	# I hereby state this snippet is below "threshold of originality" where applicable (public domain).
	#
	# Otherwise, since initially posted on Stackoverflow, use as:
	# CC-BY-SA 3.0 skyking, Glenn Maynard, Axel Huebl
	# http://stackoverflow.com/a/31047259/2719194
	# http://stackoverflow.com/a/4858123/2719194

	import types