AI 知识库种子笔记摘要

本页总结了项目的初始目标和整体架构。

项目目标#

构建一个公开的 AI 知识库，将原始资料与 AI 整理后的知识页面分离存储，并提供 RAG 对话入口供读者围绕知识库内容提问。

仓库架构#

目录	用途
raw/	存储原始资料（人类输入、粘贴、Obsidian Web Clipper、RSS 等）。AI 代理可读取但不可编辑或删除已有文件。
wiki/	AI 代理生成的衍生知识页面，包含 concepts/、entities/、summaries/ 三个子目录。
site/	公开的 Next.js 站点。
scripts/	包含摄取、整理、索引和图构建脚本。

核心设计原则#

1. 双链连接：通过 <span class="broken-link" data-broken="true" aria-label="未建立的内部链接：wikilinks" title="未建立的内部链接">wikilinks</span>（如 RAG）让概念之间自然关联。
2. 来源透明：每篇 wiki 整理页通过 refs 字段清晰标注来自哪些原始文件。
3. AI 驱动：知识整理由 AI 代理完成，并标记 ai_generated: true。
4. 增量更新：默认只追加或更新，不删除已有 wiki 页，除非原始文件包含明确的删除指令。

关键概念#

• 检索增强生成（RAG）：知识库对外提供 RAG 对话入口，用户可围绕库内内容提问。

开放问题#

• 未来如何扩展知识库的覆盖范围？
• 如何保证整理内容的准确性与时效性？