李纪

AI 产品 · 游戏开发

LLM Wiki v2 — 扩展 Karpathy 模式的生产实践

来源：Rohit G 的 Gist，基于 agentmemory（20K+ Stars）的生产经验

核心扩展点

1. 记忆生命周期（Memory Lifecycle）

原始模式把 wiki 内容视为同等有效且永远有效。实际上知识有生命周期：

  • 置信度评分：每个事实带置信度（来源数量、最近确认时间、有无矛盾）
  • 取代机制（Supersession）：新信息显式取代旧信息，旧版本保留但标记为 stale
  • 遗忘曲线：未被访问/强化的事实随时间淡出（基于 Ebbinghaus 曲线）
  • 记忆分层：工作记忆 → 情景记忆 → 语义记忆 → 程序记忆，逐层压缩和提纯

2. 知识图谱（Knowledge Graph）

超越纯页面链接：

  • 实体抽取：人物、项目、库、概念、文件、决策等结构化实体
  • 类型化关系：uses、depends_on、contradicts、supersedes 等带有语义权重
  • 图谱遍历查询：从 Redis 节点出发，沿 depends_on 和 uses 边找出所有下游影响

3. 混合搜索（Hybrid Search）

当 wiki 超过 100-200 页面时，纯 index.md 不够用：

  • BM25：关键词匹配 + 词干扩展 + 同义词
  • Vector Search：语义相似度（Embeddings）
  • Graph Traversal：实体感知的关系路径
  • 三者用 RRF（Reciprocal Rank Fusion）融合排序

4. 自动化与事件驱动

  • 新源到达时：自动 ingest、抽取实体、更新图谱和索引
  • 会话开始时：基于最近活动加载相关上下文
  • 会话结束时：压缩会话为观察，归档洞察
  • 写入时：检查与现有知识的矛盾，触发取代机制
  • 定时任务：定期 lint、整合、衰减

5. 质量与自愈

  • 自愈 Lint：孤页自动链接或标记、陈旧声明标记、断裂交叉引用修复
  • 矛盾解决：LLM 基于来源新旧、权威性、支持数量提议哪个更可能正确
  • 质量评分：每个写入内容自我评估，低于阈值触发重写

6. 多 Agent 协作

  • Mesh Sync：多 Agent 并行工作的观察合并
  • 共享 vs 私有：作用域隔离
  • 工作协调：轻量级任务跟踪

解决引用腐烂的方案

v2 针对"引用更新不到位"问题提供了三层机制：

| 层级 | 机制 | 说明 | |------|------|------| | 事前 | Supersession | 不删除，旧文件留 stub 指向新位置 | | 事后 | 自愈 Lint | 扫描断裂引用并自动修复 | | 基础设施 | 知识图谱 | 入边追踪：删节点时遍历所有引用者 |

与 knowbase 当前模式的关系

  • 当前 knowbase 处于"Minimal Viable Wiki"阶段（raw + wiki pages + index.md + schema）
  • v2 提出了明确的演进路径：加生命周期 → 加结构化 → 加自动化 → 加规模 → 加协作
  • 最直接可落地的改进：删除时留 stub 和 check-links 脚本

参考