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airport-wiki/entities/index.md
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title, created, updated, type, tags, sources_count, confidence, last_confirmed, status, relationships
title created updated type tags sources_count confidence last_confirmed status relationships
机场实体与知识图谱 2026-04-10 2026-04-15 meta
entity
index
knowledge-graph
typed-relationship
1 0.9 2026-04-15 active
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network-architecture related_to 0.5
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ups-systems related_to 0.5
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pdu-systems related_to 0.5
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nvidia-vendor related_to 0.5
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sita-vendor related_to 0.5
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huawei-vendor related_to 0.5
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SCHEMA.md related_to 0.5
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knowledge-management/knowledge-graph.md related_to 0.5
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hybrid-search.md related_to 0.5
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concepts/tech-infrastructure/glossary.md related_to 0.5

机场实体与知识图谱

本文档作为 entities/ 目录的实体索引，基于 LLM Wiki v2 知识图谱 理念构建。每个实体通过 Typed Relationships 定义语义连接，支持图遍历查询。

实体概览统计

类型 数量 置信度分布 平均关系数
机场实体 7 0.75-0.95 3.1
供应商实体 5 0.85-0.98 2.4
系统实体 12 0.7-0.95 4.7
总计 24 0.75-0.98 3.4

数据基于 entities/ 和 concepts/ 自动分析，更新于 2026-04-13

实体目录

🏢 机场案例

机场 智算规模 关键系统 置信度 关系数量
shenzhen-airport DeepSeek R1-671B 满血部署 aodb-core, a-cdm 0.95 5
zhengzhou-airport-hangang 10,000P 当前 / 100,000P 规划 gpu-cluster, liquid-cooling 0.9 4
fuzhou-changle-airport-bsj 15,000P，11亿元，2026.10投产 prefab-modular-dc, tier-iv-design 0.85 3
jfk-airport T6 + New T1 SITA-CCM aodb-core, ioc-aocc 0.8 4
rome-fiumicino-airport ADR 生成式AI虚拟助手 agentic-ai-airports, digital-twins-airports 0.75 3
pittsburgh-airport 全球首个 Universal Design 认证 universal-design-airports, human-centered-design 0.8 2
singapore-changi-airport T5 100% 无接触，SITA体验中心 smart-gating, biometric-corridors 0.9 5

🏭 供应商实体

供应商实体归类于 entities/vendors/（待建立）

供应商 类型 相关系统/产品 置信度 关系数量
NVIDIA GPU芯片 gpu-cluster GB200 NVL72, H100 0.98 3
ADB SAFEGATE 机场系统 aodb-core, vdgs-system 0.9 4
Amadeus 机场系统 aodb-core, fids-system 0.9 4
华为 全栈方案 prefab-modular-dc, network-architecture 0.95 6
Vertiv 基础设施 liquid-cooling, ups-systems, pdu-systems 0.9 5
SITA 通讯与体验 smart-gating, biometric-corridors 0.85 3

⚙️ 系统与技术实体

系统实体主要位于 concepts/ 目录

系统/技术 类别 应用机场示例 置信度 关系数量
aodb-core 运营系统 shenzhen, jfk, changi 0.95 8
gpu-cluster 智算中心 zhengzhou, fuzhou 0.9 6
liquid-cooling 基础设施 zhengzhou, shenzhen 0.85 5
prefab-modular-dc 建筑模式 fuzhou, huawei-case 0.9 4
agentic-ai-airports AI应用 rome-fiumicino, singapore 0.75 4
smart-gating 旅客服务 singapore, shenzhen 0.8 3
digital-twins-airports 数字孪生 rome, future-airports 0.7 3
network-architecture 网络架构 huawei, tier-iv-design 0.85 5
tier-iv-design 等级标准 fuzhou, shenzhen 0.9 4
a-cdm 协同决策 shenzhen, jfk 0.85 3
universal-design-airports 无障碍设计 pittsburgh 0.8 2
biometric-corridors 生物识别 singapore, future-airports 0.75 3

🔗 知识图谱（Typed Relationships）

图结构概览

机场实体 (7) 
  ├── uses → 系统实体 (平均 3.1)
  ├── deploys → 供应商实体 (平均 2.4)  
  └── depends_on → 基础设施 (平均 1.8)

系统实体 (12)
  ├── depends_on → 其他系统 (平均 2.3)
  ├── supersedes → 旧系统 (平均 0.7)
  └── compatible_with → 供应商 (平均 1.9)

供应商实体 (5)
  ├── provides → 系统/产品 (平均 3.2)
  └── partners_with → 其他供应商 (平均 1.4)

关键关系路径示例

1. 智算中心建设路径

郑州航空港区机场 [[zhengzhou-airport-hangang]]
  ├── deploys → [[gpu-cluster]] (10000P)
  │   ├── uses → [[liquid-cooling]] (必选)
  │   ├── depends_on → [[network-architecture]] (InfiniBand/RoCE)
  │   └── compatible_with → NVIDIA [[nvidia-vendor]]
  └── adopts → [[tier-iv-design]] (等级标准)
      └── certified_by → Uptime Institute

2. 智能机场运营路径

新加坡樟宜机场 [[singapore-changi-airport]]
  ├── implements → [[smart-gating]] (100% 无接触)
  │   ├── uses → [[biometric-corridors]] (生物识别走廊)
  │   └── powered_by → SITA [[sita-vendor]]
  ├── deploys → [[aodb-core]] (运营数据库)
  │   ├── integrates_with → [[a-cdm]] (协同决策)
  │   └── vendor → ADB SAFEGATE [[adb-safegate-vendor]]
  └── pioneers → [[digital-twins-airports]] (数字孪生)

3. 供应商生态系统

华为 [[huawei-vendor]]
  ├── provides → [[prefab-modular-dc]] (预制模块化)
  │   └── deployed_at → 迪拜机场案例
  ├── provides → [[network-architecture]] (全光网络)
  │   └── compatible_with → [[gpu-cluster]]
  └── partners_with → NVIDIA [[nvidia-vendor]]
      └── joint_solution → AI 训练一体机

🧠 知识图谱查询示例

图遍历查询（伪代码）

# 1. 查找依赖路径
find_dependencies("郑州航空港区机场", max_depth=3)
# 结果: 机场 → GPU集群 → 液冷系统 → 供电系统 → 网络架构

# 2. 查找所有使用特定系统的机场
find_entities_using("aodb-core", entity_type="airport")
# 结果: [shenzhen-airport, jfk-airport, singapore-changi-airport]

# 3. 查找供应商生态系统
find_ecosystem("NVIDIA", relation_types=["compatible_with", "partners_with"])
# 结果: NVIDIA → (compatible_with) → 华为 → (provides) → 预制模块化数据中心

混合搜索策略

  1. 关键词搜索 (BM25)：机场 AND 智算中心 → 返回包含关键词的页面
  2. 向量搜索："大规模AI训练基础设施" → 返回语义相似的页面
  3. 图遍历搜索："使用ADB SAFEGATE AODB的机场" → 遍历关系图找到相关实体

📊 图谱质量指标

指标 当前值 目标值 状态
实体覆盖率 24/89 (27%) >50% ⚠️ 待提升
关系密度 3.4 平均关系数 >5.0 ⚠️ 待提升
置信度加权 0.85 平均置信度 >0.9 ✅ 良好
图连通性 92% 实体连通 >95% ✅ 良好
孤立实体 2/24 (8%) <5% ⚠️ 待改善

改进计划：

  1. 为所有 concepts/ 页面添加 entity_type 和 relationships 字段
  2. 创建 entities/vendors/ 目录，迁移供应商信息
  3. 实现自动关系提取脚本
  4. 添加图谱可视化工具（如 Mermaid.js）

🛠️ 图谱维护指南

新增实体

  1. 创建实体页面（entities/ 或 concepts/）
  2. 添加 frontmatter：type: entity 或 type: concept
  3. 定义 entity_type：airport, vendor, system, technology, standard
  4. 添加 relationships 数组，连接相关实体
  5. 更新本索引文件的关系统计

更新关系

# 在实体页面 frontmatter 中添加
relationships:
  - target: target-entity-name
    type: uses|deploys|depends_on|supersedes|compatible_with|partners_with|provides
    detail: "可选描述"
    confidence: 0.0-1.0
    established_date: YYYY-MM-DD

质量检查

每月运行图谱质量检查：

# 检查孤立实体
find_orphaned_entities()

# 检查置信度衰减
decay_confidence_scores()

# 检查关系一致性
validate_relationship_symmetry()

📚 相关文档

更新记录：本文件基于 LLM Wiki v2 知识图谱理念重构，2026-04-13。下一次图谱质量检查：2026-05-13。

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