知识图谱
知识图谱存储项目中实体间的结构化关系。与扁平的记忆不同，它捕获事物之间的关联——哪些服务依赖什么、谁负责哪些组件、架构决策如何演变。
核心概念
事实（三元组）
每个关系都是一个「主体 - 谓词 - 客体」的三元组。
置信度
每条事实都有一个置信度分数（0-1）。高置信度表示已确认的事实；较低分数表示假设或可能变更的早期决策。
时间有效性
事实可以被标记为失效而不被删除。时间线保留历史——你可以看到什么时候什么是有效的，而不仅仅是当前状态。
使用示例
添加事实
# Record architecture decisions as facts
kg_add
subject: "backend"
predicate: "uses"
object: "PostgreSQL"
confidence: 0.95
# Track ownership
kg_add
subject: "auth-module"
predicate: "owned-by"
object: "backend-team"
查询关系
# What does the backend use?
kg_query
entity: "backend"
direction: "outgoing"
> backend uses PostgreSQL (0.95)
> backend uses Express (0.90)
> backend deployed-on Docker (0.95)
查看时间线
# See how decisions evolved
kg_timeline
entity: "database"
> 2026-03-01 database considered MongoDB
> 2026-03-05 database decided PostgreSQL
> 2026-03-01 MongoDB consideration invalidated
使用场景
架构映射
追踪哪些服务使用哪些技术、组件如何连接、以及依赖关系。
决策历史
记录选择的原因及其演变过程。不再重复讨论已定的决策。
团队归属
映射谁负责哪些模块、服务和领域。适用于大型代码库。
依赖追踪
在修改前了解影响范围。修改组件前先查询哪些依赖于它。
API 端点
知识图谱有 5 个专用工具和对应的 REST 端点。请查阅完整的 API 参考了解请求/响应详情。 REST API →
kg_add— 添加事实（主体 - 谓词 - 客体）kg_query— 查询实体关系kg_invalidate— 标记事实为不再有效kg_timeline— 查看实体的事实历史kg_stats— 图谱统计（实体数、事实数）