my-vault/airport-wiki/SCHEMA.md

title, created, updated, type, tags

title	created	updated	type	tags
Wiki Schema	2026-04-08	2026-04-10	schema	meta

Wiki Schema

Domain

機場智能化工程 — 涵蓋機場智算中心（數據中心）技術建設與航班運營管理兩大領域。

第一領域：機場智算中心技術 機場數據中心/智算中心的規劃、設計、硬件選型、網路架構、等級標準、液冷供電、預制模塊化建設。

第二領域：航班運營管理 機場運營系統（AODB/A-CDM/SMGCS/BHS/FIDS）、航班數據交換標準、供應商對比、運營流程優化。

Conventions

• 文件名：小寫、中劃線、無空格（如 tier-iii-design.md）
• 每個 wiki 頁面以 YAML frontmatter 開頭
• 使用 [[wikilinks]] 建立頁面間鏈接（每頁至少 2 個外部鏈接）
• 更新頁面時同步更新 updated 日期
• 新頁面必須添加到 index.md 對應版塊
• 所有操作追加到 log.md

Frontmatter

---
title: 頁面標題
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
type: entity | concept | comparison | query | summary
tags: [從下方標籤體系選取]
sources: [raw/articles/source-name.md]
confidence: 0.0-1.0        # 知識置信度（可選，預設 0.5）
sources_count: N            # 支持該事實的來源數量（可選）
last_confirmed: YYYY-MM-DD # 最近一次確認時間（可選）
superseded_by: page-name   # 被哪個頁面替代（可選，見 supersession 機制）
supersedes: page-name      # 替代了哪個頁面（可選）
status: active|stale|dormant|archived  # 知識狀態（預設 active）
relationships:             # 實體頁面專用（可選）
  - target: page-name
    type: uses|deploys|depends_on|supersedes|...
    detail: 可選描述
    confidence: 0.0-1.0
---

Tag Taxonomy（標籤體系）

智算中心技術標籤

• 等級標準：tier-iii, tier-iv, ansi/tia-942, uptime-institute
• 網路架構：network, fiber, switching, routing, wan, lan, dci, infiniband, roce
• 硬件設施：server, gpu, storage, power, cooling, ups, generator, cab, pdu, liquid-cooling
• 物理安全：security, cctv, access-control, biometric, perimeter
• 選址與土建：site, building, floor-plan, reinforcement, load-bearing
• 供應商：vendor, oem, integrator, contractor
• 項目管理：planning, design, construction, commissioning, timeline, rfp
• 合規認證：certification, audit, fire-code, insurance
• 運維管理：monitoring, maintenance, mttf, mttr, sla

航班運營標籤

• 運營系統：a-cdm, aodb, smgcs, bhs, fids, vdgs, rms, dcb
• 航班數據：flight-data, milestone, ssim, ctot, tobt, tsat
• 場面活動：airside, taxiway, runway, apron, stand, deicing
• 旅客服務：passenger, smart-gating, self-service, biometric, app
• 行李系統：bag-trace, rfid, sorting, ibs, early-bag-storage
• 數據交換：api, integration, xml, idx, cidx
• 系統架構：open-architecture, dicos, acris, vendor-lock-in, capability-multiplier
• 前沿技術：digital-twins, agentic-ai, biometric, human-centered-design, hyper-personalization, sustainability
• 運營設施：aocc, ioc

知識管理標籤

• knowledge-management：知識管理與 wiki 運營
• confidence：置信度相關內容
• supersession：替代機制
• forgetting：遺忘曲線 / 知識衰減
• consolidation-tier：整合層次（working/episodic/semantic/procedural）
• knowledge-graph：知識圖譜、實體關係圖
• entity：實體頁面標記
• typed-relationship：類型化關係（uses/deploys/depends_on 等）
• automation：自動化操作鉤子
• event-hooks：事件驅動架構

通用標籤

• ai-ml：AI/ML 應用
• comparison：對比分析
• timeline：時間線
• glossary：術語表
• draft：草稿
• archived：歸檔
• stale：已過時（被 supersede）
• dormant：休眠（長期未訪問）

Page Thresholds（頁面創建規則）

• 創建獨立頁面 當一個實體/概念在 2+ 來源中被提及，或在一個來源中處於核心位置
• 追加到現有頁面 當來源提到已在覆蓋範圍內的內容
• 不建頁面 僅一次提及、細節性內容、或超出本領域的內容
• 拆分頁面 當頁面超過 ~200 行時，拆分為子主題並交叉鏈接
• 歸檔頁面 內容完全被取代時，移至 _archive/

Directory Structure（目錄結構）

airport-wiki/
├── SCHEMA.md              # 本文件
├── index.md               # 內容總索引
├── log.md                 # 操作日誌
├── 機場智算中心技術方案.md     # 綜合技術方案
├── 機場航班數據管理運營方案.md  # 運營管理方案
├── concepts/
│   ├── tech-infrastructure/   # 智算中心技術（9頁）
│   │   ├── airport-data-center-overview.md
│   │   ├── gpu-cluster.md
│   │   ├── network-architecture.md
│   │   ├── power-and-cooling.md
│   │   ├── tier-iii-design.md
│   │   ├── tier-iv-design.md
│   │   ├── prefab-modular-dc.md
│   │   ├── modern-airport-trends.md
│   │   └── glossary.md
│   ├── flight-operations/     # 航班運營系統（16頁）
│   │   ├── a-cdm.md
│   │   ├── aodb-core.md
│   │   ├── aodb-vendors.md
│   │   ├── smgcs.md
│   │   ├── baggage-handling.md
│   │   ├── flight-data-exchange.md
│   │   ├── smart-gating.md
│   │   ├── deicing-operations.md
│   │   ├── airport-systems-landscape.md
│   │   ├── agentic-ai-airports.md
│   │   ├── aocc-ioc.md
│   │   ├── biometric-corridors.md
│   │   ├── digital-twins-airports.md
│   │   ├── future-airport-info-center.md
│   │   ├── open-architecture.md
│   │   └── universal-design-airports.md
│   └── knowledge-management/  # 知識管理（3頁，2026-04-13 新增）
│       ├── memory-lifecycle.md       # 置信度/superset/遺忘機制
│       ├── knowledge-graph.md         # 實體圖譜/類型化關係
│       └── wiki-operations.md         # 事件鉤子/自動化
├── comparisons/            # 橫向對比
│   ├── airport-dc-case-studies.md
│   └── airport-operations-systems.md
├── entities/              # 機場實體案例
│   ├── index.md           # 實體索引 + 關係圖譜
│   ├── shenzhen-airport.md
│   ├── zhengzhou-airport-hangang.md
│   ├── fuzhou-changle-airport-bsj.md
│   ├── jfk-airport.md
│   ├── pittsburgh-airport.md
│   ├── rome-fiumicino-airport.md
│   └── singapore-changi-airport.md
├── _archive/              # 被 supersede 的歷史版本（待建立）
└── raw/
    ├── articles/
    ├── papers/
    ├── transcripts/
    └── assets/

Entity Pages（實體頁面）

每個主要實體一頁，包括：

• 概述 / 是什麼
• 關鍵事實和數據
• 與其他實體的 Typed Relationships（relationships 字段）
• 來源引用
• 置信度（confidence）、來源數量（sources_count）、最後確認時間（last_confirmed）

# entities/example.md frontmatter 格式
type: entity
entity_type: airport  # airport | vendor | hardware | system | standard | project
confidence: 0.9
sources_count: 2
last_confirmed: 2026-04-13
relationships:
  - target: another-entity
    type: uses|deploys|depends_on|supersedes|...
    confidence: 0.85

Concept Pages（概念頁面）

每個概念/主題一頁，包括：

• 定義 / 解釋
• 當前知識狀態
• 開放問題或爭議
• 相關概念（wikilinks）

Comparison Pages（對比頁面）

並排分析，包括：

• 比較對象及原因
• 對比維度（表格格式優先）
• 結論或綜合判斷
• 來源

Update Policy（更新政策）

Supersession 機制（新）

當新信息與現有內容衝突或更新現有內容時：

1. 將新內容寫入原頁面，更新 updated 日期
2. 舊版本完整內容移動至 _archive/[original-name]-[date].md
3. 舊版本 frontmatter 添加：

   superseded_by: [new-page-name]
   superseded_date: YYYY-MM-DD
   status: stale
   

4. 新版本 frontmatter 添加：

   supersedes: [old-page-name]
   supersedes_date: YYYY-MM-DD
   

5. 觸發 On memory write 鉤子，記錄至 log.md

衝突檢測（原有，擴展）

新信息與現有內容衝突時：

1. 檢查日期 — 新來源通常取代舊來源
2. 如確實矛盾，記錄雙方立場和日期、來源
3. 在 frontmatter 標記：contradictions: [page-name]
4. 在 lint 報告中標記待用戶審核

Confidence Decay（新增）

定時任務自動衰減置信度：

• 架構決策：每月衰減 0.5%
• 供應商/硬件規格：每月衰減 1%
• 項目進度：每月衰減 5%
• 每次被引用/確認：置信度恢復 +0.1，上限 0.98

Glossary（術語表）

建設和運營涉及的英文縮寫和術語，統一在 concepts/tech-infrastructure/glossary.md 中解釋。

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LLM Wiki v2 擴展架構

(基於 Andrej Karpathy 原版模式，融合 LLM Wiki v2 和 agentmemory 經驗)

核心理念：停止重新推導，開始積累編譯

現有架構回顧

• 原始數據：raw/ 目錄中的來源文件，保持原始、未經編輯
• Wiki 頁面：經過整理、鏈接的知識頁面（concepts/, entities/, comparisons/）
• Schema 文檔：SCHEMA.md，將通用 LLM 轉化為有紀律的知識工作者

v2 關鍵擴展

1. 記憶生命周期（Knowledge Lifecycle）

知識具有生命周期，不是所有內容永久有效：

• 置信度評分：每個事實應基於來源數量、新近性、矛盾情況攜帶分數（0.0-1.0）
• 替代機制：新信息明確替代舊聲明，支持知識版本控制
• 遺忘機制：實施保留曲線（如艾賓浩斯遺忘曲線），逐步降低未使用知識的優先級
• 整合層次：知識壓縮管道：
  • 工作記憶：近期觀察（當前會話）
  • 情景記憶：會話總結（跨工作記憶的壓縮）
  • 語義記憶：跨會話事實（穩定知識）
  • 程序記憶：從重複語義中提煉的工作流和模式

2. 超越扁平頁面：知識圖譜

用類型化知識圖譜增強 wiki 頁面：

• 實體提取：提取結構化實體（人員、項目、庫、概念）及類型、屬性、關係
• 類型化關係：使用語義加權連接，如 uses、depends_on、contradicts、supersedes
• 圖譜遍歷查詢：導航連接以發現下游影響，超越關鍵詞搜索

3. 真正可擴展的搜索（關鍵突破）

當 index.md 超出 ~100-200 頁時變得不可行：

• 混合搜索：融合三種信息流：
  1. BM25：關鍵詞匹配（支持詞幹提取/同義詞）
  2. 向量搜索：通過嵌入實現語義相似度（例如 OpenAI text-embedding-3-small）
  3. 圖譜遍歷：基於實體關係的遍歷搜索
• 結果融合：使用倒數排名融合（Reciprocal Rank Fusion）合併結果
• 保留 index.md：僅作為人工可讀目錄，不再是主要檢索工具

4. 自動化：從手動到事件驅動

減少人工維護負擔：

• 事件鉤子（自動觸發）：
  • 新來源時：自動攝入、提取實體、更新圖譜/索引
  • 會話開始/結束時：加載上下文、將會話壓縮為觀察
  • 查詢時：如質量分數 > 閾值，自動回寫答案
  • 內存寫入時：檢查矛盾
  • 定時任務：定期 lint、整合、保留衰減
• 自動攝入管道：raw/ 中新增源文件 → 自動解析 → 創建/更新 wiki 頁面

5. 質量與自我糾正

防止噪聲積累的控制機制：

• 評分一切：LLM 生成內容應獲得質量分數（結構良好、引用來源、一致性）。低分標記待審查/重寫
• 自我修復：Lint 操作應自動修復孤立頁面、過時聲明、損壞的交叉引用
• 矛盾解決：基於新近性、權威性和支持觀察，LLM 應提出更可能正確的主張

6. 多智能體與協作

為多個智能體或人員擴展模式：

• 網狀同步：合併來自並行智能體的觀察；使用帶時間戳的最後寫入獲勝衝突解決
• 共享 vs 私有：知識範圍劃分（個人偏好 vs 項目架構）
• 工作協調：輕量級協調以防止重複工作並跟踪進展

7. 隱私與治理

處理敏感信息和問責：

• 攝入時過濾：在 wiki 存儲前自動剝離 API 密鑰、憑據、個人身份信息
• 審計追踪：記錄所有操作（攝入、編輯、刪除、查詢）的時間戳、更改和原因
• 批量操作：用於過時內容刪除、導出、合併的經過審計且可逆操作

8. 結晶化：從探索中提煉

自動將已完成的工作鏈提煉為結構化摘要：

• 處理過程：提取問題、發現、涉及的文件/實體、經驗教訓
• 結果：創建一等級 wiki 頁面，用新事實強化知識庫

9. 超越 Markdown 的輸出格式

基於受眾和問題的知識存儲應支持多樣輸出：

• 對比表格、時間線可視化、依賴關係圖、幻燈片、結構化數據導出（JSON、CSV）、簡報

實施路線圖

階段 1：基礎 LLM Wiki（已實現）

• ✓ 原始來源存儲（raw/）
• ✓ Wiki 頁面（concepts/, entities/, comparisons/）
• ✓ Schema 文檔（SCHEMA.md）
• ✓ 目錄索引（index.md）
• ✓ 操作日誌（log.md）

階段 2：v2 擴展（本次升級目標）

1. 記憶生命周期：置信度評分、替代機制、遺忘曲線
2. 知識圖譜：實體提取、類型化關係、圖譜可視化
3. 混合搜索：BM25 + 向量 + 圖譜遍歷
4. 自動化鉤子：事件驅動維護
5. 質量控制：自我糾正、矛盾檢測
6. 結晶化：工作鏈提煉

階段 3：高級功能

1. 多智能體協作：網狀同步、衝突解決
2. 隱私過濾：自動敏感信息剝離
3. 多格式輸出：API 導出、可視化生成

實施細節

混合搜索設置

# 檢索層級
1. BM25 關鍵詞匹配（使用 ripgrep + 同義詞詞典）
2. 向量語義搜索（使用 OpenAI embeddings）
3. 知識圖譜遍歷（實體關係路徑）
4. 結果融合（RRF 算法）

記憶衰減公式

confidence_t = confidence_0 * exp(-λ * t) + Σ(citations * 0.1)
λ = 衰減率（每月 0.005-0.05，依內容類型）

自動化鉤子示例

# 新增來源時
on_new_source() {
    parse_source → extract_entities → create_wiki_pages → update_index
}

# 會話結束時
on_session_end() {
    compress_session → update_episodic_memory → decay_confidence
}

# 定期任務（每週）
cron_weekly() {
    run_lint → fix_issues → prune_dormant → regenerate_embeddings
}

參考文檔

• knowledge-management/memory-lifecycle.md - 記憶生命周期詳細設計
• knowledge-management/knowledge-graph.md - 知識圖譜實現指南
• knowledge-management/wiki-operations.md - wiki 運營與自動化
• hybrid-search.md - 混合搜索系統文檔
• llm-wiki-v2-reference.md - LLM Wiki v2 完整參考