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title: 知识图谱
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created: 2026-04-13
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updated: 2026-04-13
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type: concept
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tags: [knowledge-management, knowledge-graph, entity, typed-relationship]
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sources: [raw/articles/llm-wiki-v2-rohitg00.md]
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# 知识图谱
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## 概述
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传统 wiki 是页面的平面集合，通过 wikilinks 连接。规模化后这种模式的局限显现：链接只说"A 与 B 相关"，不说明**如何**相关。知识图谱在页面之外增加结构化关系层，让查询可以从"A 出发，追踪所有依赖 B 的节点"。
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本页阐述知识图谱在本 wiki 中的设计与集成方案。
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源自 [LLM Wiki v2](https://gist.github.com/rohitg00/2067ab416f7bbe447c1977edaaa681e2)。
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## 核心思想
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> 页面（pages）用于阅读，图（graph）用于导航和发现。
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当用户问"升级 Redis 版本的影响"时：
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- **页面搜索**：关键词匹配，返回包含 Redis 的页面
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- **图遍历**：从 Redis 节点出发，沿 `depends_on` / `uses` 边向外走，追踪所有下游实体
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## 实体提取（Entity Extraction）
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摄入来源时，提取结构化实体而非仅存储文本。
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### 实体类型
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| 实体类型 | 示例 |
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|----------|------|
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| **机场** | 深圳宝安机场、郑州航空港、福州长乐机场 |
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| **供应商** | NVIDIA、Vertiv、华为、ADB SAFEGATE、Amadeus |
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| **硬件型号** | GB200 NVL72、H100 SXM5、HGX H100 |
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| **系统/平台** | AODB、A-CDM、SMGCS、BHS |
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| **标准/协议** | NCCL、RDMA、RoCE、Infiniband |
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| **项目** | 郑州万卡集群、福州长乐智算中心 |
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| **人/组织** | （可选择是否记录）|
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### 实体元数据
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```yaml
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# entities/shenzhen-airport.md frontmatter 扩展
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type: entity
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entity_type: airport # airport | vendor | hardware | system | standard | project
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confidence: 0.95
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sources_count: 3
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relationships: # 预定义关系（也在页面正文中用 wikilink）
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- target: gpu-cluster-shenzhen
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type: deploys
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confidence: 0.9
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- target: nvidia-h100
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type: uses
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confidence: 0.95
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- target: aodb-core
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type: operates
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confidence: 0.85
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```
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## 类型化关系（Typed Relationships）
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Wikilink 只说"A 连接到 B"，Typed Relationship 说明**关系的语义**。
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### 预定义关系类型
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| 关系类型 | 含义 | 示例 |
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|----------|------|------|
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| `deploys` | 部署/安装 | 深圳机场 deploys GPU集群 |
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| `uses` | 使用（某技术/产品） | 深圳机场 uses NVIDIA GB200 |
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| `depends_on` | 依赖 | GPU集群 depends_on 液冷系统 |
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| `contradicts` | 矛盾/否定 | 旧方案 contradicts 新方案 |
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| `supersedes` | 替代 | GB200 supersedes H100 |
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| `caused` | 导致 | 功耗过高 caused 液冷需求 |
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| `integrates_with` | 与…集成 | AODB integrates_with A-CDM |
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| `competes_with` | 竞争 | Amadeus AODB competes_with ADB SAFEGEGO AODB |
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| `part_of` | 属于/组成 | BHS part_of 行李处理系统 |
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| `references` | 参考 | 本文 references NVIDIA白皮书 |
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### 关系置信度
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每条关系独立持有置信度：
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> 深圳机场 uses GB200 NVL72，关系置信度 0.9（来源：深圳机场官方报道 + 华为官宣）
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## 图遍历查询示例
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### 示例 1：寻找 GPU 集群依赖
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```
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问题：郑州航空港 GPU 集群的电力需求是多少？
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图遍历路径：
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郑州航空港
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→ deploys → gpu-cluster-zhengzhou
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→ uses → GB200 NVL72
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→ power_draw → 查询 power-and-cooling.md
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→ depends_on → 液冷系统
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→ 答案：NVL72 单卡 1200W，72卡集群 86.4MW（需液冷）
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### 示例 2：供应商竞争分析
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问题：ADB SAFEGATE 和 Amadeus 在 AODB 领域有何差异？
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图遍历：
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ADB SAFEGATE AODB
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→ competes_with → Amadeus AODB
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→ 两者都 integrate_with → A-CDM
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→ 参考 aodb-vendors.md 对比表
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### 示例 3：故障链追溯
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问题：机坪 FODS 传感器故障影响了哪些系统？
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图遍历：
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FODS 传感器
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→ feeds → SMGCS
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→ feeds → 场面活动管理
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→ 间接影响 → 停机位分配（RMS）
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→ 快速找到受影响实体
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## 本 Wiki 的实施路径
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### 阶段 1：手动标注（当前可行）
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在 `entities/` 页面中逐步添加 `relationships` 字段，手动梳理实体间关系。
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目标：覆盖核心机场实体和关键供应商关系。
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### 阶段 2：自动化关系提取（中期目标）
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在 ingestion 流程中增加实体识别步骤：
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- 来源文本 → NER 提取实体
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- 实体类型分类（机场/供应商/硬件/系统/标准）
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- 关系模式匹配（uses/deploys/integrates_with 等）
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### 阶段 3：图数据库（远期目标）
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当关系数量超过 ~500 条时，考虑引入图数据库：
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- **Neo4j**：成熟，支持 Cypher 查询
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- **Age**（PostgreSQL 扩展）：与现有工作流更易集成
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- 图遍历替代关键词搜索，提升查询质量
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## 当前实体关系图（示例）
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┌─────────────────┐
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│ 深圳宝安机场 │◄─── deploys ────┐
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└────────┬────────┘ │
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│ uses │ uses
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┌────────▼────────┐ ┌───────▼────────┐
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│ NVIDIA GB200 │─────────►│ 华为自研芯片 │
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│ NVL72 │ supersedes │
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└────────┬────────┘ └────────────────┘
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│ power_draw (1200W/GPU)
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┌────────▼────────┐
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│ 液冷系统 │
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│ (PUE < 1.15) │
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└────────┬────────┘
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│ supports
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┌────────▼────────┐
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│ 电力供应系统 │
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│ (双路 N+1) │
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└─────────────────┘
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┌─────────────────┐ integrates_with ┌─────────────────┐
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│ AODB │◄───────────────────────────►│ A-CDM │
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│ (ADB SAFEGEGO) │ │ │
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└────────┬────────┘ └────────┬────────┘
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|
│ competes_with │
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|
│ │ feeds
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|||
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┌────────▼────────┐ ┌────────▼────────┐
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│ Amadeus AODB │ │ SMGCS │
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|||
|
|
└─────────────────┘ └─────────────────┘
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|
```
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## 相关页面
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- [[wiki-operations]] — 实体提取的自动化钩子
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- [[aodb-vendors]] — 供应商竞争关系的具体例子
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- [[gpu-cluster]] — GPU 与其他硬件的关系
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- [[power-and-cooling]] — 电力/冷却是 GPU 集群的依赖关系
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