zhiqiang feng
99d66a9601
- 新增知识管理系统核心文档 - automation-hooks.md: 自动化钩子和事件驱动架构 - knowledge-lifecycle.md: 知识生命周期和遗忘曲线 - quality-control.md: 质量控制和自我纠正机制 - llm-wiki-v2-reference.md: v2 参考文档 - 更新索引和架构 - index.md: 重构为目录导航，移除详细列表 - SCHEMA.md: 更新知识管理领域定义 - 新增辅助文档 - hybrid-search.md: 混合搜索系统 - systems-design/aodb-system-architecture.md: AODB系统架构 版本: LLM Wiki v2.1.0 特性: 置信度衰减、智能整合、质量验证、事件驱动自动化
389 lines
15 KiB
Markdown
389 lines
15 KiB
Markdown
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title: Wiki Schema
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created: 2026-04-08
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updated: 2026-04-10
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type: schema
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tags: [meta]
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# Wiki Schema
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## Domain
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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。
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**第一領域：機場智算中心技術**
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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。
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**第二領域：航班運營管理**
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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。
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## Conventions
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- 文件名：小寫、中劃線、無空格（如 `tier-iii-design.md`）
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- 每個 wiki 頁面以 YAML frontmatter 開頭
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- 使用 `[[wikilinks]]` 建立頁面間鏈接（每頁至少 2 個外部鏈接）
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- 更新頁面時同步更新 `updated` 日期
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- 新頁面必須添加到 `index.md` 對應版塊
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- 所有操作追加到 `log.md`
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## Frontmatter
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```yaml
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title: 頁面標題
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created: YYYY-MM-DD
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updated: YYYY-MM-DD
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type: entity | concept | comparison | query | summary
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tags: [從下方標籤體系選取]
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sources: [raw/articles/source-name.md]
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confidence: 0.0-1.0 # 知識置信度（可選，預設 0.5）
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sources_count: N # 支持該事實的來源數量（可選）
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last_confirmed: YYYY-MM-DD # 最近一次確認時間（可選）
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superseded_by: page-name # 被哪個頁面替代（可選，見 supersession 機制）
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supersedes: page-name # 替代了哪個頁面（可選）
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status: active|stale|dormant|archived # 知識狀態（預設 active）
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relationships: # 實體頁面專用（可選）
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- target: page-name
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type: uses|deploys|depends_on|supersedes|...
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detail: 可選描述
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confidence: 0.0-1.0
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```
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## Tag Taxonomy（標籤體系）
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### 智算中心技術標籤
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- 等級標準：`tier-iii`, `tier-iv`, `ansi/tia-942`, `uptime-institute`
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- 網路架構：`network`, `fiber`, `switching`, `routing`, `wan`, `lan`, `dci`, `infiniband`, `roce`
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- 硬件設施：`server`, `gpu`, `storage`, `power`, `cooling`, `ups`, `generator`, `cab`, `pdu`, `liquid-cooling`
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- 物理安全：`security`, `cctv`, `access-control`, `biometric`, `perimeter`
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- 選址與土建：`site`, `building`, `floor-plan`, `reinforcement`, `load-bearing`
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- 供應商：`vendor`, `oem`, `integrator`, `contractor`
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- 項目管理：`planning`, `design`, `construction`, `commissioning`, `timeline`, `rfp`
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- 合規認證：`certification`, `audit`, `fire-code`, `insurance`
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- 運維管理：`monitoring`, `maintenance`, `mttf`, `mttr`, `sla`
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### 航班運營標籤
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- 運營系統：`a-cdm`, `aodb`, `smgcs`, `bhs`, `fids`, `vdgs`, `rms`, `dcb`
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- 航班數據：`flight-data`, `milestone`, `ssim`, `ctot`, `tobt`, `tsat`
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- 場面活動：`airside`, `taxiway`, `runway`, `apron`, `stand`, `deicing`
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- 旅客服務：`passenger`, `smart-gating`, `self-service`, `biometric`, `app`
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- 行李系統：`bag-trace`, `rfid`, `sorting`, `ibs`, `early-bag-storage`
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- 數據交換：`api`, `integration`, `xml`, `idx`, `cidx`
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- 系統架構：`open-architecture`, `dicos`, `acris`, `vendor-lock-in`, `capability-multiplier`
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- 前沿技術：`digital-twins`, `agentic-ai`, `biometric`, `human-centered-design`, `hyper-personalization`, `sustainability`
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- 運營設施：`aocc`, `ioc`
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### 知識管理標籤
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- `knowledge-management`：知識管理與 wiki 運營
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- `confidence`：置信度相關內容
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- `supersession`：替代機制
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- `forgetting`：遺忘曲線 / 知識衰減
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- `consolidation-tier`：整合層次（working/episodic/semantic/procedural）
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- `knowledge-graph`：知識圖譜、實體關係圖
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- `entity`：實體頁面標記
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- `typed-relationship`：類型化關係（uses/deploys/depends_on 等）
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- `automation`：自動化操作鉤子
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- `event-hooks`：事件驅動架構
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### 通用標籤
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- `ai-ml`：AI/ML 應用
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- `comparison`：對比分析
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- `timeline`：時間線
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- `glossary`：術語表
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- `draft`：草稿
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- `archived`：歸檔
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- `stale`：已過時（被 supersede）
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- `dormant`：休眠（長期未訪問）
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## Page Thresholds（頁面創建規則）
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- **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
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- **追加到現有頁面** 當來源提到已在覆蓋範圍內的內容
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- **不建頁面** 僅一次提及、細節性內容、或超出本領域的內容
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- **拆分頁面** 當頁面超過 ~200 行時，拆分為子主題並交叉鏈接
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- **歸檔頁面** 內容完全被取代時，移至 `_archive/`
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## Directory Structure（目錄結構）
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```
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airport-wiki/
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├── SCHEMA.md # 本文件
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├── index.md # 內容總索引
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├── log.md # 操作日誌
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├── 機場智算中心技術方案.md # 綜合技術方案
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├── 機場航班數據管理運營方案.md # 運營管理方案
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├── concepts/
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│ ├── tech-infrastructure/ # 智算中心技術（9頁）
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│ │ ├── airport-data-center-overview.md
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│ │ ├── gpu-cluster.md
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│ │ ├── network-architecture.md
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│ │ ├── power-and-cooling.md
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||
│ │ ├── tier-iii-design.md
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│ │ ├── tier-iv-design.md
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│ │ ├── prefab-modular-dc.md
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│ │ ├── modern-airport-trends.md
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||
│ │ └── glossary.md
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||
│ ├── flight-operations/ # 航班運營系統（16頁）
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│ │ ├── a-cdm.md
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│ │ ├── aodb-core.md
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||
│ │ ├── aodb-vendors.md
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||
│ │ ├── smgcs.md
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||
│ │ ├── baggage-handling.md
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||
│ │ ├── flight-data-exchange.md
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||
│ │ ├── smart-gating.md
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||
│ │ ├── deicing-operations.md
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||
│ │ ├── airport-systems-landscape.md
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||
│ │ ├── agentic-ai-airports.md
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||
│ │ ├── aocc-ioc.md
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||
│ │ ├── biometric-corridors.md
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||
│ │ ├── digital-twins-airports.md
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||
│ │ ├── future-airport-info-center.md
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│ │ ├── open-architecture.md
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||
│ │ └── universal-design-airports.md
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||
│ └── knowledge-management/ # 知識管理（3頁，2026-04-13 新增）
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||
│ ├── memory-lifecycle.md # 置信度/superset/遺忘機制
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│ ├── knowledge-graph.md # 實體圖譜/類型化關係
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│ └── wiki-operations.md # 事件鉤子/自動化
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├── comparisons/ # 橫向對比
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│ ├── airport-dc-case-studies.md
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│ └── airport-operations-systems.md
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├── entities/ # 機場實體案例
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│ ├── index.md # 實體索引 + 關係圖譜
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│ ├── shenzhen-airport.md
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│ ├── zhengzhou-airport-hangang.md
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│ ├── fuzhou-changle-airport-bsj.md
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||
│ ├── jfk-airport.md
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||
│ ├── pittsburgh-airport.md
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||
│ ├── rome-fiumicino-airport.md
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│ └── singapore-changi-airport.md
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├── _archive/ # 被 supersede 的歷史版本（待建立）
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└── raw/
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├── articles/
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├── papers/
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├── transcripts/
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└── assets/
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```
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## Entity Pages（實體頁面）
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每個主要實體一頁，包括：
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- 概述 / 是什麼
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- 關鍵事實和數據
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- 與其他實體的 Typed Relationships（`relationships` 字段）
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- 來源引用
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- 置信度（`confidence`）、來源數量（`sources_count`）、最後確認時間（`last_confirmed`）
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```yaml
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# entities/example.md frontmatter 格式
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type: entity
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entity_type: airport # airport | vendor | hardware | system | standard | project
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confidence: 0.9
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sources_count: 2
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last_confirmed: 2026-04-13
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relationships:
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- target: another-entity
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type: uses|deploys|depends_on|supersedes|...
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confidence: 0.85
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```
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## Concept Pages（概念頁面）
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每個概念/主題一頁，包括：
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- 定義 / 解釋
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- 當前知識狀態
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- 開放問題或爭議
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- 相關概念（[[wikilinks]]）
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## Comparison Pages（對比頁面）
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並排分析，包括：
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- 比較對象及原因
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- 對比維度（表格格式優先）
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- 結論或綜合判斷
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- 來源
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## Update Policy（更新政策）
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### Supersession 機制（新）
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當新信息與現有內容衝突或更新現有內容時：
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1. 將新內容寫入原頁面，更新 `updated` 日期
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2. 舊版本完整內容移動至 `_archive/[original-name]-[date].md`
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3. 舊版本 frontmatter 添加：
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```yaml
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superseded_by: [new-page-name]
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superseded_date: YYYY-MM-DD
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status: stale
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```
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4. 新版本 frontmatter 添加：
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```yaml
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||
supersedes: [old-page-name]
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||
supersedes_date: YYYY-MM-DD
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||
```
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5. 觸發 `On memory write` 鉤子，記錄至 log.md
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### 衝突檢測（原有，擴展）
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新信息與現有內容衝突時：
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1. 檢查日期 — 新來源通常取代舊來源
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2. 如確實矛盾，記錄雙方立場和日期、來源
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3. 在 frontmatter 標記：`contradictions: [page-name]`
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4. 在 lint 報告中標記待用戶審核
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### Confidence Decay（新增）
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定時任務自動衰減置信度：
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- 架構決策：每月衰減 0.5%
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- 供應商/硬件規格：每月衰減 1%
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- 項目進度：每月衰減 5%
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- 每次被引用/確認：置信度恢復 +0.1，上限 0.98
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## Glossary（術語表）
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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
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*(基於 Andrej Karpathy 原版模式，融合 LLM Wiki v2 和 agentmemory 經驗)*
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## 核心理念：停止重新推導，開始積累編譯
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### 現有架構回顧
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- **原始數據**：`raw/` 目錄中的來源文件，保持原始、未經編輯
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- **Wiki 頁面**：經過整理、鏈接的知識頁面（`concepts/`, `entities/`, `comparisons/`）
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- **Schema 文檔**：`SCHEMA.md`，將通用 LLM 轉化為有紀律的知識工作者
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### v2 關鍵擴展
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#### 1. 記憶生命周期（Knowledge Lifecycle）
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知識具有生命周期，不是所有內容永久有效：
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- **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）
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- **替代機制**：新信息明確替代舊聲明，支持知識版本控制
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- **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
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- **整合層次**：知識壓縮管道：
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- **工作記憶**：近期觀察（當前會話）
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- **情景記憶**：會話總結（跨工作記憶的壓縮）
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- **語義記憶**：跨會話事實（穩定知識）
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- **程序記憶**：從重複語義中提煉的工作流和模式
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#### 2. 超越扁平頁面：知識圖譜
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用類型化知識圖譜增強 wiki 頁面：
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- **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
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- **類型化關係**：使用語義加權連接，如 `uses`、`depends_on`、`contradicts`、`supersedes`
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- **圖譜遍歷查詢**：導航連接以發現下游影響，超越關鍵詞搜索
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#### 3. 真正可擴展的搜索（關鍵突破）
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當 `index.md` 超出 ~100-200 頁時變得不可行：
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- **混合搜索**：融合三種信息流：
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1. **BM25**：關鍵詞匹配（支持詞幹提取/同義詞）
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2. **向量搜索**：通過嵌入實現語義相似度（例如 OpenAI `text-embedding-3-small`）
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3. **圖譜遍歷**：基於實體關係的遍歷搜索
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- **結果融合**：使用倒數排名融合（Reciprocal Rank Fusion）合併結果
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- **保留 `index.md`**：僅作為人工可讀目錄，不再是主要檢索工具
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#### 4. 自動化：從手動到事件驅動
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減少人工維護負擔：
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- **事件鉤子**（自動觸發）：
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- **新來源時**：自動攝入、提取實體、更新圖譜/索引
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- **會話開始/結束時**：加載上下文、將會話壓縮為觀察
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- **查詢時**：如質量分數 > 閾值，自動回寫答案
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- **內存寫入時**：檢查矛盾
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- **定時任務**：定期 lint、整合、保留衰減
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- **自動攝入管道**：`raw/` 中新增源文件 → 自動解析 → 創建/更新 wiki 頁面
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#### 5. 質量與自我糾正
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防止噪聲積累的控制機制：
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- **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
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- **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
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- **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
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#### 6. 多智能體與協作
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為多個智能體或人員擴展模式：
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- **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
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- **共享 vs 私有**：知識範圍劃分（個人偏好 vs 項目架構）
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- **工作協調**：輕量級協調以防止重複工作並跟踪進展
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#### 7. 隱私與治理
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處理敏感信息和問責：
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- **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
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- **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
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- **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
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#### 8. 結晶化：從探索中提煉
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自動將已完成的工作鏈提煉為結構化摘要：
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- **處理過程**：提取問題、發現、涉及的文件/實體、經驗教訓
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- **結果**：創建一等級 wiki 頁面，用新事實強化知識庫
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#### 9. 超越 Markdown 的輸出格式
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基於受眾和問題的知識存儲應支持多樣輸出：
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- 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
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## 實施路線圖
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### 階段 1：基礎 LLM Wiki（已實現）
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- ✓ 原始來源存儲（`raw/`）
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- ✓ Wiki 頁面（`concepts/`, `entities/`, `comparisons/`）
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||
- ✓ Schema 文檔（`SCHEMA.md`）
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- ✓ 目錄索引（`index.md`）
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||
- ✓ 操作日誌（`log.md`）
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### 階段 2：v2 擴展（本次升級目標）
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||
1. **記憶生命周期**：置信度評分、替代機制、遺忘曲線
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2. **知識圖譜**：實體提取、類型化關係、圖譜可視化
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||
3. **混合搜索**：BM25 + 向量 + 圖譜遍歷
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||
4. **自動化鉤子**：事件驅動維護
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||
5. **質量控制**：自我糾正、矛盾檢測
|
||
6. **結晶化**：工作鏈提煉
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||
### 階段 3：高級功能
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1. **多智能體協作**：網狀同步、衝突解決
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||
2. **隱私過濾**：自動敏感信息剝離
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||
3. **多格式輸出**：API 導出、可視化生成
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## 實施細節
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### 混合搜索設置
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```
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# 檢索層級
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1. BM25 關鍵詞匹配（使用 ripgrep + 同義詞詞典）
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2. 向量語義搜索（使用 OpenAI embeddings）
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3. 知識圖譜遍歷（實體關係路徑）
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||
4. 結果融合（RRF 算法）
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```
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||
### 記憶衰減公式
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||
```
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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）
|
||
```
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||
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### 自動化鉤子示例
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||
```bash
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# 新增來源時
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on_new_source() {
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||
parse_source → extract_entities → create_wiki_pages → update_index
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||
}
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||
|
||
# 會話結束時
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||
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
|
||
```
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