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# LLM Wiki 知识库架构
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## 1. 定位
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LLM Wiki 不是简单的文件库。
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它是给 Agent 使用的知识底座，负责把制度、FAQ、审批经验、规则说明转成可检索、可引用、可版本化的知识。
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## 2. 总体链路
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文档上传
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格式解析
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正文抽取
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分块 Chunking
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元数据标注
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向量索引
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条款抽取
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知识候选
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人工审核
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发布 Wiki
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Agent 检索引用
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## 3. 知识类型
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```text
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policy_document
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faq
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rule_explanation
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approval_case
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risk_case
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operation_manual
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system_notice
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## 4. 知识块结构
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```json
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"chunk_id": "",
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"document_id": "",
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"title": "",
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"content": "",
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"domain": "reimbursement",
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"scenario": "travel_reimbursement",
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"tags": ["差旅", "住宿标准"],
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"effective_date": "",
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"version": "v1.0",
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"source_page": 4,
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"embedding_id": "",
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"status": "published"
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}
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```
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## 5. 条款抽取
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Hermes 可以从制度文档中抽取条款候选。
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示例：
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```json
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{
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"clause_type": "amount_limit",
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"domain": "reimbursement",
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"scenario": "travel_reimbursement",
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"condition": {
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"city_tier": "一线城市",
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"employee_grade": "P5"
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},
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"limit": {
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"amount": 800,
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"currency": "CNY",
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"period": "night"
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},
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"source": "差旅制度 2026 第 4 页"
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}
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该结果不直接变成规则，先进入规则候选池。
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## 6. Wiki 发布流程
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```text
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草稿知识
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↓
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Hermes 生成候选
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知识管理员审核
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发布
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Agent 可检索
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## 7. 与 User Agent 的关系
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User Agent 用 Wiki：
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- 回答制度问题。
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- 给风险解释提供条款依据。
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- 给审批意见生成引用。
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- 帮用户理解流程。
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## 8. 与 Hermes 的关系
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Hermes 用 Wiki：
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- 每日知识候选生成。
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- 发现制度与规则不一致。
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- 生成规则优化建议。
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- 生成 FAQ 候选。
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## 9. 数据模型建议
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```text
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knowledge_documents
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knowledge_chunks
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knowledge_embeddings
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knowledge_candidates
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knowledge_reviews
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knowledge_versions
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## 10. 开发阶段建议
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Step 1: 文档上传和文件管理
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Step 2: 文本抽取和分块
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Step 3: 元数据标注
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Step 4: 向量索引
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Step 5: 知识检索 API
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Step 6: User Agent 问答引用
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Step 7: Hermes 知识候选生成
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Step 8: 人工审核发布
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Step 9: 条款抽取和规则候选
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