torben
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tools/chemenu/tests/test_provenance.py - tools/chemenu/tests/test_type_resolver.py - tools/chemenu/tests/test_xref.py - types/concept.md - types/type-spec.md
5.7 KiB
5.7 KiB
type, concept_type, tags, created, modified, related, sources, confidence, confidence_base, provenance, summary
| type | concept_type | tags | created | modified | related | sources | confidence | confidence_base | provenance | summary | ||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| types/concept.md | architecture |
|
2026-07-26 | 2026-08-29 |
|
|
0.90 | 0.90 | sourced | 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:
- Entities extrahieren bei Quellaufnahme
- Im Graph-Datenbank oder strukturiertem Format speichern
- Bidirektionale Links pflegen zwischen Graph-Knoten und Wiki-Seiten
- Graph-Traversal aktivieren für komplexe Abfragen
- 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
- 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)
Beziehungen
- exemplifies: LLM Wiki Pattern
- see-also: Memory Lifecycle
- see-also: Entity Extraction
- composition: Typed Relationships
- see-also: Graph Traversal