Chemenu 2.1.0 - deterministischer Wissenskompiler

Chemenu kompiliert Rohnotizen zu einem verlinkten, quellengebundenen Wiki:
raw/ -> types/ + tools/ -> kb/ -> reports/. Was mechanisch ist, macht
tools/wikitool; was Urteil braucht, macht ein Agent unter Contracts, deren
Grenzen in Code durchgesetzt sind statt im Prompt.

Dieser Commit ist der Startpunkt der oeffentlichen Historie. Die vorherige
Entwicklung fand in einer privaten Instanz statt und ist nicht Teil dieses
Repositorys; ihre Erzaehlung steht vollstaendig in CHANGES.md, das mit 44
Eintraegen von 0.1.0 bis 2.1.0 erhalten geblieben ist.

Der mitgelieferte Korpus ist ein Testbett und eine Demo: 170 Seiten ueber den
Stack selbst - Gates, Lint, Versionierung, Suche, das Wiki-Muster. Er
dokumentiert das Werkzeug mit den eigenen Mitteln des Werkzeugs.

Lizenz: AGPL-3.0 fuer den Stack (tools/, types/), CC-BY-4.0 fuer die Inhalte.
Die Grenze zwischen beiden ist der Dateiplan, den dist export berechnet -
siehe NOTICE.

kb/concepts/Knowledge Graph.md

@@ -0,0 +1,144 @@
+---
+type: types/concept.md
+concept_type: architecture
+tags: [graph, entities, relationships, knowledge-management]
+created: 2026-07-26
+modified: 2026-08-29
+related: [LLM Wiki Pattern, Memory Lifecycle, Entity Extraction, Typed Relationships, Graph Traversal]
+sources: [Source - LLM Wiki v2]
+confidence: 0.90
+confidence_base: 0.90
+provenance: sourced
+summary: Typisierte Schicht aus Entities und Beziehungen über den Wiki-Seiten, die eine reichere Wissensdarstellung und graphbasierte Abfragen ermöglicht.
+---
+# Knowledge Graph
+
+**Typ:** Architektur (Strukturierte Wissensrepräsentation)
+
+## Definition
+
+Ein Knowledge Graph ist eine **typisierte, strukturierte Ebene** über Wiki-Seiten, die Entities und ihre Beziehungen darstellt. Während das ursprüngliche LLM Wiki Seiten mit Wikilinks verwendet (was funktioniert), erfasst das Hinzufügen einer Knowledge-Graph-Ebene eine reichere Struktur, die bessere Abfrage und Entdeckung ermöglicht.
+
+Dieses Konzept wird in [[LLM Wiki Pattern]] v2 als Verbesserung der ursprünglichen flachen Seitenstruktur eingeführt.
+
+## Kernpunkte
+
+### Was das Original richtig macht
+
+Seiten mit Wikilinks sind:
+- Menschenlesbar
+- Einfach zu erstellen und zu pflegen
+- Gut für Narrativ-Informationen
+- Funktionieren gut für kleine bis mittlere Wikis
+
+### Was fehlt
+
+Wikilinks allein erfassen nicht:
+- **Entity-Typen** (person, project, concept usw.)
+- **Beziehungstypen** (uses, depends on, contradicts usw.)
+- **Beziehungssemantik** (Richtung, Stärke, Vertrauen)
+- **Strukturelle Verbindungen**, die Keyword-Suche vermisst
+
+### Die Knowledge-Graph-Lösung
+
+Der Graph **ergänzt** (ersetzt nicht) Wiki-Seiten durch:
+
+**1. Entity Extraction**
+Bei der Aufnahme einer Quelle strukturierte Entities extrahieren:
+- **Typen:** People, projects, libraries, concepts, files, decisions, systems, tools, technologies
+- **Attribute:** Für jede Entity typspezifische Metadaten speichern
+- **Beispiele:** "React" (type: library), "Auth migration" (type: project), "Sarah" (type: person)
+
+**2. Typed Relationships**
+Nicht alle Verbindungen sind gleich. Typisierte Beziehungen mit semantischem Gewicht verwenden:
+
+| Beziehung | Gewicht | Beschreibung |
+|--------------|--------|-------------|
+| depends on | Hoch | Funktionale Abhängigkeit |
+| uses | Mittel | Tool/Library-Nutzung |
+| implements | Hoch | Schnittstellen-/Spec-Implementierung |
+| extends | Mittel | Vererbung/Erweiterung |
+| replaces | Mittel | Austauschbeziehung |
+| conflicts with | Hoch | Inkompatibilität |
+| requires | Hoch | Voraussetzung |
+| produces | Mittel | Ausgabe/Artefakt |
+| consumes | Mittel | Eingabe/Ressource |
+| owns | Mittel | Verantwortung |
+| maintains | Mittel | Wartungsverantwortung |
+| causes | Hoch | Kausalität |
+| fixed | Hoch | Behebung |
+| supersedes | Hoch | Versionskontrolle für Wissen |
+| contradicts | Hoch | Gegensätzliche Aussagen |
+| relates to | Niedrig | Allgemeine Beziehung |
+
+**3. Graph-Traversal für Abfragen**
+Statt nur Keyword-Suche kann das LLM:
+- Bei einem Entity-Knoten beginnen (z. B. Redis)
+- Durch Beziehungskanten nach außen gehen
+- Alles Nachgelagerte finden (z. B. alle Services, die von Redis abhängen)
+- Verbindungen erfassen, die Keyword-Suche vermisst
+
+**Beispiel-Abfrage:** „Wie wirkt sich ein Redis-Upgrade aus?"
+- Bei Redis-Knoten beginnen
+- „depends on"-Kanten nach außen folgen
+- Finde: Service A, Service B, Service C
+- „uses"-Kanten von diesen Services folgen
+- Finde: Deployment X, Deployment Y
+- Ergebnis: Vollständige Auswirkungsanalyse
+
+## Implementierung
+
+Basierend auf [[Agent Memory]] und [[iii Engine]]:
+
+1. **Entities extrahieren** bei Quellaufnahme
+2. **Im Graph-Datenbank** oder strukturiertem Format speichern
+3. **Bidirektionale Links pflegen** zwischen Graph-Knoten und Wiki-Seiten
+4. **Graph-Traversal aktivieren** für komplexe Abfragen
+5. **Graph visualisieren** für menschliches Verständnis
+
+## Graph vs. Seiten
+
+| Aspekt | Seiten | Graph |
+|--------|-------|-------|
+| Zweck | Lesen, Narration | Navigation, Entdeckung |
+| Stärke | Menschenlesbar, reichhaltiger Kontext | Maschinenlesbar, präzise Beziehungen |
+| Anwendungsfall | Ein Thema verstehen | Verbindungen finden, Auswirkungsanalyse |
+| Wartung | LLM schreibt Prosa | LLM extrahiert Struktur |
+
+**Best Practice:** Beide verwenden. Seiten zum Lesen, Graph zur Navigation und Entdeckung.
+
+## Vorteile
+
+- **Bessere Abfragen:** Verbindungen finden, die Keyword-Suche vermisst
+- **Auswirkungsanalyse:** Abhängigkeiten und Beziehungen nachverfolgen
+- **Entdeckung:** Verwandte Entities automatisch anzeigen
+- **Präzision:** Typisierte Beziehungen sind aussagekräftiger als untypierte Links
+- **Skalierbarkeit:** Graph-Struktur ermöglicht effizientes Traversal
+
+## Wann zu verwenden
+
+- Wikis mit >100 Seiten (wo Keyword-Suche zu fehlschlagen beginnt)
+- Domänen mit komplexen Beziehungen (Softwaresysteme, Organisationen)
+- Situationen, die Auswirkungsanalyse oder Abhängigkeitsverfolgung erfordern
+- Multi-Hop-Abfragen (finde X, das sich auf Y bezieht, das sich auf Z bezieht)
+
+## Wann NICHT zu verwenden
+
+- Kleine Wikis (<100 Seiten) - Wikilinks könnten ausreichend sein
+- Einfache, lineare Wissensbereiche
+- Situationen, in denen der Overhead nicht gerechtfertigt ist
+
+## Verwandte Concepts
+
+- [[LLM Wiki Pattern]] - Gesamtes Muster
+- [[Entity Extraction]] - Füllung des Graphen
+- [[Typed Relationships]] - Die Beziehungstypen
+- [[Graph Traversal]] - Abfragemechanismus
+- [[Memory Lifecycle]] - Komplementäres Wissensmanagement
+- [[Agent Memory]] - Produktionsimplementierung
+
+## Siehe auch
+
+- [[Hybrid Search]] (nutzt Graph-Traversal als einen Stream)
+- [[Event-Driven Automation]] (für automatische Graph-Updates)
+- [[Supersession]] (als Graph-Beziehung verfolgt)