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categories:
  - "[[LLM Wiki]]"
tags:
  - wiki
  - concept
  - concept/technology
  - LLM
  - Wiki
  - 知识管理
  - 记忆系统
  - 知识图谱
  - 开源
  - agentmemory
created: 2026-04-14
source: "https://gist.github.com/rohitg00/2067ab416f7bbe447c1977edaaa681e2"
type: concept
aliases:
  - LLM Wiki v2
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# LLM Wiki v2

## 概述

Rohit Ghumare 基于 **Karpathy** 原始理念开发的升级版本，新增记忆生命周期和知识图谱等功能。

基于 [agentmemory](https://github.com/rohitg00/agentmemory) 项目实践经验总结。

## 核心理念

> **停止重新推导，开始积累编译**
> 
> RAG 是检索和遗忘。Wiki 是积累和复合。
> 
> The Memex is finally buildable. — *最终，Memex 可以建造了*

## 缺失的层级：记忆生命周期

### 置信度评分 (Confidence Scoring)

每个事实应携带置信度评分：
- 有多少来源支持
- 最近何时被确认
- 是否有矛盾

```
"项目X使用Redis缓存"
→ 来自2个来源
→ 上次确认3周前
→ 置信度 0.85
```

置信度随时间衰减，随确认强化。

### 超替 (Supersession)

新信息与旧信息矛盾时：
- 旧信息不删除，标记为过时
- 新信息显式替代旧信息
- 保留时间戳和关联

### 遗忘 (Forgetting)

非永久保留机制：
- 基于艾宾浩斯遗忘曲线
- 重要但长期未访问的内容逐渐淡化
- 不删除，降级优先权
- 架构决策衰减慢，临时Bug衰减快

### 整合层级 (Consolidation Tiers)

```
原始观察 → 工作记忆 → 情景记忆 → 语义记忆 → 程序记忆
   ↓           ↓           ↓            ↓            ↓
最新/未处理   单会话摘要   跨会话压缩    跨会话事实    工作流/模式
```

## 超越平面页面：知识图谱

### 实体提取

-ingest 时提取结构化实体：
- 人 (People)
- 项目 (Projects)
- 库 (Libraries)
- 概念 (Concepts)
- 文件 (Files)
- 决策 (Decisions)

### 类型化关系

| 关系类型 | 说明 |
|----------|------|
| uses | 使用 |
| depends on | 依赖 |
| contradicts | 矛盾 |
| caused | 导致 |
| fixed | 修复 |
| supersedes | 替代 |

### 图遍历查询

不同于关键词搜索，从节点向外遍历：
```
Redis → depends on → 下游依赖
       → uses → 使用它的项目
```

## 搜索扩展

### 混合搜索

| 搜索类型 | 能力 |
|----------|------|
| **BM25** | 关键词匹配、词干、同义词扩展 |
| **向量搜索** | 语义相似度 (Embeddings) |
| **图遍历** | 实体感知关系行走 |

融合方式：Reciprocal Rank Fusion (RRF)

## 自动化：事件驱动

| 事件 | 自动执行 |
|------|----------|
| 新来源 | auto-ingest, 提取实体, 更新图谱 |
| 会话开始 | 加载相关上下文 |
| 会话结束 | 压缩为观察, 归档洞察 |
| 查询时 | 检查是否值得归档 (质量分数>阈值) |
| 记忆写入 | 检查矛盾, 触发超替 |
| 定时 | lint, 整合, 遗忘衰减 |

## 质量与自愈

### 评分系统

每个LLM生成的内容都应有质量分数：
- 结构是否良好
- 是否引用来源
- 是否与Wiki其他部分一致

### 自愈 (Self-healing)

Lint操作应自动修复：
- 孤立页面链接或标记
- 陈旧声明标记
- 修复断裂的交叉引用

### 矛盾解决

1. 标记矛盾
2. LLM提议哪个更可能正确（基于来源时效性、权威性、观察数量）
3. 人类可覆盖

## 多智能体与协作

### 网格同步

多智能体并行观察合并：
- Last-write-wins (大多数情况)
- 时间戳解决冲突
- 支持手动覆盖

### 共享 vs 私有

| 类型 | 说明 |
|------|------|
| 私有 | 我的偏好、工作流 |
| 共享 | 项目架构、团队决策 |

### 工作协调

- 谁在做什么
- 什么被阻塞
- 什么完成了

## 隐私与治理

###-ingest 时过滤

自动剥离敏感信息：
- API密钥
- Token
- 密码
- 标记为私有的内容

### 审计追踪

每次操作记录：
- 时间戳
- 变更内容
- 变更原因

## 结晶化 (Crystallization)

将完成的工作链自动提炼为结构化摘要：
```
探索结果 → 问题 → 发现 → 涉及实体 → 教训
```

探索是来源，与文章/论文同等对待。

## 实现光谱

| 层级 | 组件 | 适用规模 |
|------|------|----------|
| **最小可用** | 原始来源 + Wiki页面 + index.md + Schema | ~50页 |
| **+生命周期** | 置信度、超替、基本遗忘 | ~100页 |
| **+结构** | 实体提取、类型关系、知识图谱 | ~200页 |
| **+自动化** | Hooks、自动-ingest、自动lint | ~500页 |
| **+扩展** | 混合搜索、整合层级、质量评分 | 500+页 |
| **+协作** | 网格同步、共享/私有、工作协调 | 多用户 |

## Schema 是真正的产品

**CLAUDE.md / AGENTS.md** 是系统最重要的文件：

- 定义存在的实体和关系类型
- 如何-ingest 不同来源
- 何时创建新页面 vs 更新现有页面
- 应用什么质量标准
- 如何处理矛盾
- 整合计划是什么
- 什么是私有 vs 共享

## 相关链接

| 项目 | 地址 |
|------|------|
| **LLM Wiki v2** | [gist.github.com/rohitg00](https://gist.github.com/rohitg00/2067ab416f7bbe447c1977edaaa681e2) |
| **Karpathy原始版** | [gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f](https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f) |
| **agentmemory** | [github.com/rohitg00/agentmemory](https://github.com/rohitg00/agentmemory) |

## 本地研究

学习资料：`~/.openclaw/workspace/llm-wiki-v2-study/README.md`

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## 家族新成员：Google Open Knowledge Format (OKF)

> **验证日期**：2026-06-16  
> **结论**：**不投入**。作为导出格式保留，作为生产格式放弃。

### 它是什么

Google 2026-06 发布的开放规范，把 Karpathy LLM Wiki + Rohit v2 的"Markdown + YAML frontmatter + 互相链接"模式抽成正式标准。v0.1 核心：

- 唯一硬性要求：`type` 字段
- 约定字段 6 个：`type` / `title` / `description` / `resource` / `tags` / `timestamp`
- 概念之间用普通 Markdown 链接（不是 `[[wikilink]]`）
- 可选 `index.md`（导航）+ `log.md`（变更历史）
- 完整规范一页纸写完

GitHub: `GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/tree/main/okf`

### 真实验证（教育AI研究 corpus）

把 `/root/.openclaw/workspace/教育AI研究/`（121 个 .md）按 OKF 规范导出，10 秒脚本化完成，121/121 满足硬性要求。但暴露 7 个 friction：

1. **type 命名空间碎片化** — 49 个无 frontmatter 文件需要重写，OKF 不约束
2. **wikilink 不会自动变 Markdown link** — 61 个内部链接需手工翻译
3. **自定义字段（你用 20+ 字段）超出 OKF 6 字段** — 跨厂商只 `tags` 真互操作
4. **`resource` 字段对研究型语料语义模糊** — OKF 假设指向 DB/API 链接
5. **tag 表述不统一** — `LLM` / `大语言模型` / `生成式AI教育` 三个 tag 指同一概念
6. **`log.md` 完全可选** — 你的 `outputs/` 时间序列报告对 consumer 是黑盒
7. **40% 文件无 frontmatter** — OKF 之外的 tool 拿不到元数据

### 与现有体系的关系

| 维度 | 你的 LLM Wiki v2 | OKF |
|------|------------------|-----|
| frontmatter 字段 | 20+ 自定义 | 6 个约定（可扩展） |
| 链接语法 | `[[wikilink]]` Obsidian 风格 | 普通 Markdown |
| 互操作 | 自给自足 | 跨厂商设计 |
| 演化速度 | 个人决定 | 慢（一旦标准化） |
| type 系统 | 无强制 | 强制但自定义空间大 |

### 不投入的理由

- **生产层没有迁移收益**。你现有 Obsidian 风格 + 自定义 frontmatter 体系已经能跑
- **导出层有保留价值**。需要给外部 consumer 时，OKF 是个体面的交付物形态
- **Google 立场可疑**。"中立"是策略不是信仰，参考实现全部跑在 GCP 上
- **type 命名空间是规范层隐患**。OKF 文章刻意回避，落到具体语料立刻显形

### 何时重评

以下任一信号出现，重启这条线：

- Google/Cloud 之外出现独立的 OKF type 字典
- 有外部组织真正要求你交付 OKF 格式
- OKF v0.2 / v1.0 解决 type 命名空间问题
- 你开始"对外交付"知识（不是给 agent 内用，而是给合作机构/公众）

验证产物保留：
- Bundle：`/root/教育AI研究_okf/`（30MB）
- 脚本：`/tmp/build_okf.py`（可重跑）

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*最后更新：2026-06-30（追加"4 级记忆在老何 wiki 落地"章节 + frontmatter 修正）*

## 4 级记忆架构在老何 wiki 的落地（2026-06-30）

> **背景**：2026-06-30 老何在 [[SCHEMA]] 重构时，把 LLM Wiki v2 文档里的"整合层级 (Consolidation Tiers)" — 原始观察 → 工作记忆 → 情景记忆 → 语义记忆 → 程序记忆 — **正式落地为 vault 目录结构**。

### SCHEMA 里的 5 层映射

| LLM Wiki v2 概念 | 老何 wiki 目录 | 关键特征 |
|----------------|--------------|---------|
| **Working Memory**（原始观察） | `raw/` | 不可变输入（HTML/PDF/转录） |
| **Working Memory**（AI 可读提炼） | `sources/` | AI 摘要版本 |
| **Episodic Memory** | `Daily/` | 每日笔记 + Dataview 视图 |
| **Semantic Memory** | `concepts/` `entities/` `syntheses/` | 概念、实体、综合报告 |
| **Procedural Memory** | `AGENTS.md` `SCHEMA.md` `log.md` `scripts/` | 规则、流程、工具 |
| **自动生成** | `reports/` `_openclaw/` | 系统诊断 + agent 缓存 |

### 与原 LLM Wiki v2 设计的差异

| 维度 | LLM Wiki v2 原始设计 | 老何 wiki 实际落地 |
|------|-------------------|------------------|
| 记忆层级数 | 5 层 | 5 层 + 1 个自动生成层 |
| 工作记忆命名 | Working Memory | 拆成 `raw/`（不可变）+ `sources/`（可编辑提炼） |
| 程序记忆 | 不强调 | 4 个固定文件（AGENTS/SCHEMA/log/scripts）显式建模 |
| 写入分区 | 单端 | 双端（PC + 腾讯云），按目录分区 |
| 同步机制 | 不强调 | Gitea 双端同步（详见 wiki-gitea-sync skill） |

### 实际跑过的验证

2026-06-30 修复 wiki ↔ Gitea 同步时，本文档被作为"4 级记忆架构"的活样本使用：
- **Working Memory 层**：`raw/articles/` 接收老何下载的讲座转录、HTML 原文
- **Episodic Memory 层**：`Daily/2026-06-30.md` 记录当天会话事件流
- **Semantic Memory 层**：本文档（`concepts/LLM-Wiki-v2.md`）作为概念层锚点
- **Procedural Memory 层**：`SCHEMA.md` 第 §五节编码了本文档里的 Consolidation Tiers 思想
- **自动生成层**：`_openclaw/sync-events.jsonl` 记录 14 条维护事件，机器可读

### 与 [[以终为始]] 的关系

[[以终为始]] 是习惯七律的第一条——先定终态再行动。本文是"终态是什么"的元描述：当习惯 → 流程 → 工具 → 目录都按 4 级记忆架构搭建，[[以终为始]] 才有了具体的承载结构。