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1 changed files with 72 additions and 42 deletions
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@ -505,30 +505,81 @@ knowledge/产品/
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注意:**Auto-Dream 没有生成「锂电产业链.md」**——产业链是结构性概括,不在 daily 事实里,凭空生成就是幻觉。
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##### 阶段二:用户 query 触发总览合成(结构层)
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##### 阶段二:用户 query 触发检索 + 合成(结构层)
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**Day 5(周五)**:王分析师准备组会要讲新能源板块,主动问 Agent:
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> "把我这周聊过的锂电相关内容串一下,画个上下游"
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> **"分析锂电相关上下游"**
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ReMe 此时基于已有的实体节点([[钴]] [[嘉能可]] [[洛阳钼业]] [[三元正极]] [[宁德时代]])合成一份总览,落到:
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这一句 query 触发了**检索 → 合成 → 落盘**的完整闭环:
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###### Step 1:渐进式检索返回多节点 + 关系骨架
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ReMe 走多模融合(向量 + BM25 + 图谱),命中 3 天来 Auto-Dream 已经聚合好的实体节点,并展开 1-hop 邻居 meta:
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```
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========== 第一跳:直接命中(5 个节点)==========
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knowledge/原料/钴.md:42-78 [score=0.0234]
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# 钴 / ## 应用
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钴是锂电正极材料的关键原料,主要用于动力电池……
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→ outlinks (4):
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→ knowledge/产品/三元正极.md via predicate=downstream
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→ knowledge/公司/嘉能可.md via predicate=producer
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→ knowledge/公司/洛阳钼业.md via predicate=producer
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→ daily/20260518/三元正极高镍化趋势.md via plain
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← inlinks (2):
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← daily/20260318/宁德调研纪要.md via plain
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← daily/20260512/亿纬电话会.md via plain
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knowledge/产品/三元正极.md:15-44 [score=0.0211]
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# 三元正极 / ## 高镍低钴路线
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2025 年起主流厂商加速 8 系/9 系产品……
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→ outlinks (2):
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→ knowledge/公司/宁德时代.md via predicate=used_by
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→ knowledge/原料/钴.md via predicate=upstream
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knowledge/公司/宁德时代.md:88-120 [score=0.0193]
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# 宁德时代 / ## 高镍化决策
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本季度切换到 9 系三元为主……
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knowledge/公司/嘉能可.md:5-30 [score=0.0167]
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knowledge/公司/洛阳钼业.md:1-22 [score=0.0152]
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========== 第二跳:Agent 主动展开邻居 meta(不取正文)==========
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共 9 个邻居节点,按预测相关度排序:
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- knowledge/公司/亿纬锂能.md ← 三元正极 used_by 反链
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- daily/20260512/亿纬电话会.md ← 宁德时代 inlinks
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- daily/20260318/宁德调研纪要.md ← 钴 inlinks
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...
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```
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Agent 不需要把这些邻居正文都拉回来——光看"路径 + title + predicate"就足够拼出上下游骨架。
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###### Step 2:Agent 基于检索结果合成总览,写回知识库
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```
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knowledge/产业链/
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└── 锂电产业链.md ← 由 Day 5 query 触发合成
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内容来源:现有节点 + 节点间关系
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内容来源:上一步检索命中的 5 个节点 + 关系
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不引入任何 daily 之外的"想象"
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```
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`锂电产业链.md` 正文片段:
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`锂电产业链.md` 正文:
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```markdown
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title: 锂电产业链总览
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tags: [产业链, 新能源, 锂电]
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source: query-synthesized ← 标记来源是 query 合成,区别于 Auto-Dream
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generated_from: [[钴]], [[嘉能可]], [[洛阳钼业]],
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[[三元正极]], [[宁德时代]]
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source: query-synthesized ← 标记来源是 query 合成
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trigger_query: "分析锂电相关上下游"
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generated_at: 2026-05-22
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generated_from:
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- [[钴]]
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- [[嘉能可]]
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- [[洛阳钼业]]
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- [[三元正极]]
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- [[宁德时代]]
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## 上游 · 资源
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@ -538,12 +589,22 @@ generated_from: [[钴]], [[嘉能可]], [[洛阳钼业]],
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- 正极:[[三元正极]](高镍化趋势,详见同名笔记)
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## 下游 · 电池厂
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- [[宁德时代]] / [[亿纬锂能]]
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- [[宁德时代]]([[daily/20260318/宁德调研纪要]] 中已确认 9 系切换)
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- [[亿纬锂能]]([[daily/20260512/亿纬电话会]] 中提到产能规划)
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> 本笔记由 query "锂电上下游" 触发合成于 2026-05-22;后续 Agent 可在新事件接入时增量补全节点。
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> 本笔记由 query 触发合成;下次再问"锂电上下游"会直接命中此文件,
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> 后续 Auto-Link 会在新 daily 事件出现相关实体时增量补连接。
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**Day 7(周日)打开 Obsidian Graph View**:一周下来知识图谱长成下面这样。**注意**:图中心的"锂电产业链"节点是 Day 5 query 触发后才存在的,Day 5 之前图谱里只有零散的实体节点和它们之间的边。
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###### Step 3:Agent 同步给出组会答复
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Agent 拿这份合成结果,给王分析师的回复直接带**上下游骨架 + 公司归属 + 历史调研引用**:
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> "锂电产业链分三段:上游钴矿(嘉能可、洛阳钼业,刚果金集中)、中游三元正极(高镍化加速)、下游电池厂(宁德/亿纬)。这周您提到的事件分别落在:嘉能可三季报 → 上游产能;高镍化趋势 → 中游路线切换;宁德 9 系切换 → 下游产品验证。详细引用见 [[knowledge/产业链/锂电产业链]]。"
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**关键差异**:传统 RAG 会一股脑塞 5 个文件正文进上下文;ReMe 是"先看 5 个节点的目录骨架 → 拼出总览 → 落盘成可被反复消费的笔记"。下次再问"锂电下游有谁",直接命中这份总览,不用再走一遍合成。
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##### Day 7:图谱已经长出层次
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@ -573,37 +634,6 @@ generated_from: [[钴]], [[嘉能可]], [[洛阳钼业]],
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每条边都对应文件里的一句 `predicate:: [[X]]`,每个节点点开就是 Markdown 笔记,每段笔记都能反向追溯到原始 daily 事件——**没有任何节点是凭空"梦"出来的**。
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#### 一次真实检索:从一个问题到完整产业链上下文
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**Day 8 早上**,王分析师问:"**钴价下跌 20% 对下游有什么影响?**"
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ReMe 渐进式返回(截取关键部分):
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========== 第一跳:直接命中 ==========
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knowledge/产业链/钴.md:42-78 [score=0.0234]
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# 钴 / ## 价格敏感性
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钴在三元正极成本中占比约 25%……
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→ outlinks (5):
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→ knowledge/产品/三元正极.md via predicate=downstream
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→ knowledge/公司/嘉能可.md via predicate=producer
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→ knowledge/公司/洛阳钼业.md via predicate=producer
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→ knowledge/产品/磷酸铁锂.md via predicate=substitute
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→ daily/20260518/三元正极高镍化趋势.md via plain
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← inlinks (3):
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← knowledge/产业链/锂电产业链.md via predicate=upstream
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← daily/20260318/宁德调研纪要.md via plain
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← daily/20260512/亿纬电话会.md via plain
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========== 第二跳:Agent 主动展开「三元正极」「磷酸铁锂」 ==========
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knowledge/产品/三元正极.md:15-44
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# 三元正极 / ## 高镍低钴路线
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2025 年起主流厂商加速 8 系/9 系产品……
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Agent 拿到这份"目录 + 重点正文",直接生成了一份**带产业链上下游、带历史调研引用、带主动洞察**的回答——而王分析师没做任何手工整理。
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#### proactive:主动洞察推送
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每天早上 9:00,ReMe 在 `proactive/20260519.md` 里写:
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