OpenKB startet Wiki-artiges Wissensbasis-System ohne Chunking oder Vektoren
VectifyAI hat OpenKB veröffentlicht – ein quelloffenes Wissensbasis-System, das durch Andrej Karpathys Idee inspiriert ist, Wissensdatenbanken eher wie Wikis als wie Vektordatenbanken zu behandeln. Statt Chunking und Embedding kompiliert OpenKB Rohdokumente mittels LLMs in vernetzte Wiki-Strukturen, wobei sich das Wissen über Abfragen hinweg akkumuliert. Zu den Funktionen zählen automatische Zusammenfassungen, dokumentübergreifende Verlinkungen, Widerspruchs- und Lückenerkennung, Change-Watching sowie Obsidian-kompatibles Markdown. Lange PDFs nutzen PageIndex – einen baumartigen Dokumentindex ohne Vektoren. Ein einzelnes neues Dokument kann bis zu 15 Wiki-Seiten aktualisieren.
Einordnung
OpenKB stellt eine strukturelle Alternative zum Chunking-und-Embedding-RAG-Paradigma dar – besonders relevant, da sich die Praktiker-Diskussion 2026 von „Wie baut man RAG?" zu „Wo versagt es unter realen Workloads?" verlagert.