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Files changed: - CHANGES.md - VERSION - instructions/link-taxonomy.md - instructions/migrations/4.0.0-link-taxonomy.md - kb/comparisons/amd-pstate vs acpi-cpufreq.md - kb/concepts/Episodic Memory.md - kb/concepts/Memory Lifecycle.md - kb/concepts/Mesh Sync.md - kb/concepts/Procedural Memory.md - kb/concepts/Reciprocal Rank Fusion.md - kb/concepts/Semantic Memory.md - kb/concepts/Shared vs Private.md - kb/concepts/Split Threshold.md - kb/concepts/Stub Threshold.md - kb/concepts/Supersession.md - kb/concepts/Typed Relationships.md - kb/concepts/Vector Search.md - kb/concepts/Work Coordination.md - kb/concepts/Working Memory.md - kb/entities/technologies/Wine-Staging.md - kb/entities/tools/pascalandy schema.md - kb/index.md - kb/log.md - kb/sources/COLLECTION.md - tools/CONTRACT.md - tools/chemenu/commands/lint.py - tools/chemenu/kb_collections.py - tools/chemenu/lint_core.py - tools/chemenu/tests/test_conventions.py - tools/chemenu/tests/test_lint.py - tools/chemenu/tests/test_type_resolver.py - types/comparison.md - types/comparison.schema.yaml
136 lines
5.4 KiB
Markdown
136 lines
5.4 KiB
Markdown
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type: types/concept.md
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concept_type: architecture
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tags: [memory, lifecycle, confidence, knowledge-management]
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created: 2026-07-26
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modified: 2026-08-29
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related:
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- part-of: LLM Wiki Pattern
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- see-also: Confidence Scoring
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- composition: Supersession
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- see-also: Consolidation Tiers
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- see-also: Forgetting
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- enables: Knowledge Compounding
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sources: [Source - LLM Wiki v2]
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confidence: 0.95
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confidence_base: 0.95
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provenance: sourced
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summary: Architektur des Wissenslebenszyklus mit Confidence Scoring, Supersession, Forgetting und Consolidation Tiers zur Pflege von Fakten über die Zeit.
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# Memory Lifecycle
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**Typ:** Architektur (Knowledge-Management-Muster)
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## Definition
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Memory Lifecycle ist die Erkenntnis, dass **Wissen einen Lebenszyklus hat** und entsprechend verwaltet werden muss. Im Gegensatz zum ursprünglichen LLM Wiki Pattern, das alle Wiki-Inhalte für immer gleich gültig behandelt, erkennt der Memory-Lifecycle-Ansatz an, dass Tatsachen unterschiedliche Bedeutung, Aktualität und Zuverlässigkeit haben, die sich im Laufe der Zeit ändern.
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Dieses Konzept ist eine primäre Verbesserung, die in [[LLM Wiki Pattern]] v2 eingeführt wurde, basierend auf Produktionslektionen aus [[Agent Memory]].
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## Kernpunkte
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### Das Problem
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Die flache Behandlung aller Wissenstypen des ursprünglichen Musters führt zu:
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- Alte, möglicherweise veraltete Informationen neben neuen, verifizierten Tatsachen
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- Keine Möglichkeit, zwischen etabliertem Wissen und vorläufigen Beobachtungen zu unterscheiden
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- Wissensdatenbanken, die im Laufe der Zeit laut und schwer zu navigieren werden
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- Kein Mechanismus, damit sich Wissen entwickelt oder überholt wird
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### Die Lösung: Vier Säulen
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**1. Confidence Scoring**
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Jede Tatsache im Wiki trägt einen Confidence-Score, der widerspiegelt:
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- **Quellenanzahl:** +0,2 pro unterstützende Quelle (Max +0,6)
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- **Aktualität:** +0,2 wenn <30 Tage, +0,1 wenn <90 Tage
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- **Quellenqualität:** +0,1 für offizielle Dokumente, +0,05 für seriöse Quellen
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- **Bestätigung:** +0,1 wenn mehrere unabhängige Quellen zustimmen
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- **Basis-Confidence:** 0,5 (Standard für einzelne Quelle)
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Confidence fällt mit 1% pro Monat seit letzter Bestätigung, Minimum 0,2.
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**2. Supersession**
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Wenn neue Informationen einen bestehenden Aussage widersprechen oder aktualisieren:
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- Der neue Aussage **ersetzt** explizit den alten
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- Beide sind mit Zeitstempeln verlinkt
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- Die alte Version wird bewahrt, aber **als veraltet markiert**
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- Dies ist Versionskontrolle für Wissen, nicht nur für Dateien
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**3. Vergessen (Retention Curve)**
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Nicht alles sollte für immer leben. Eine Retention Curve inspiriert von Ebbinghaus implementieren:
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- Tatsachen, die Monate lang nicht aufgerufen oder verstärkt wurden, **verblassen allmählich**
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- Nicht gelöscht, aber **deprioritiert** bei Suche und Synthese
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- Unterschiedliche Verfallsraten für verschiedene Typen:
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- Architekturentscheidungen verfallen **langsam**
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- Vorübergehende Fehler verfallen **schnell**
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- Das LLM-Äquivalent von etwas in eine untere Schublade verschieben
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**4. Consolidation Tiers**
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Eine Pipeline, die Informationen fördert, wenn sich Beweise ansammeln:
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```
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Rohe Beobachtungen
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↓ (compress)
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Working Memory → aktuelle Beobachtungen, noch nicht verarbeitet
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↓ (compress)
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Episodic Memory → Sitzungszusammenfassungen, komprimiert aus rohen Beobachtungen
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↓ (compress)
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Semantic Memory → Sitzungsübergreifende Tatsachen, konsolidiert aus Episoden
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↓ (compress)
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Procedural Memory → Workflows und Muster, extrahiert aus wiederholter Semantik
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```
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Jede Ebene ist:
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- Mehr **komprimiert** als die darunter
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- Mehr **confident** (höherwertige Beweise)
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- **Länger lebend** als die darunter
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Von „Ich habe das einmal gesehen" zu „So funktionieren die Dinge" gehen.
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## Implementierung
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Basierend auf [[Agent Memory]]-Erfahrung:
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1. **Metadaten verfolgen** für jede Aussage: Quelle, Datum, Confidence-Score, verwandte Entities
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2. **Automatisch verfallen** Confidence-Scores basierend auf Zeit
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3. **Confidence erhöhen** wenn Aussagen aufgerufen oder bestätigt werden
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4. **Supersession markieren** mit expliziten Links und Zeitstempeln
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5. **Gestuffelt Speicherung** mit unterschiedlichen Aufbewahrungsrichtlinien implementieren
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6. **Hochwertige** Informationen bevorzugt in Abfragen anzeigen
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## Vorteile
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- Wiki bleibt **nützlich**, während es wächst (verfällt nicht)
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- Benutzer können **der Information vertrauen** (Confidence ist explizit)
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- Wissen **entwickelt sich** natürlich (Supersession)
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- Irrelevante Informationen **verblassen** (Vergessen)
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- Muster **entstehen** (Consolidation Tiers)
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## Wann zu verwenden
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- Jedes Wiki, das über mehrere hundert Seiten hinauswachsen soll
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- Domänen, in denen sich Wissen im Laufe der Zeit ändert (Technologie, Forschung)
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- Situationen, in denen die Zuverlässigkeit von Informationen variiert
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- Multi-Quellen-Wissensdatenbanken
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## Verwandte Concepts
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- [[Agent Memory]] - Produktionsimplementierung
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## Siehe auch
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- [[Event-Driven Automation]] (Trigger für Lebenszyklus-Management)
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- [[Quality Scoring]] (komplementäre Qualitätsmetriken)
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- [[Knowledge Graph]] (Struktur zur Verfolgung von Beziehungen)
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<!-- wikitool:links -->
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|
## Beziehungen
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- **part-of:** [[LLM Wiki Pattern]]
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- **see-also:** [[Confidence Scoring]]
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- **composition:** [[Supersession]]
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- **see-also:** [[Consolidation Tiers]]
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|
- **see-also:** [[Forgetting]]
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|
- **enables:** [[Knowledge Compounding]]
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<!-- /wikitool:links -->
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