知识图谱
是什么
知识图谱把你积累的笔记、浏览器剪藏和知识单元导出成语料，由 AI 模型逐篇提取概念与关系，生成一张可视化的知识网络：
- 节点：从你的内容中提取出的概念、人物、主题，每个节点都能回溯到原始条目（笔记 / 剪藏 / 知识单元）；
- 边：概念之间的语义关系，带置信度标记（提取得到 / 推断得到 / 存疑）；
- 社区：自动聚类出的主题群落，并生成人类可读的群落名称；
- 图谱报告：构建后自动生成一份 Markdown 报告，概览整张网络的结构。
图谱不是只读图片：构建完成后，语义关系会回写进系统，供认知生产管线的碰撞配对、跨脑桥梁等功能复用。
怎么用
构建图谱
- 顶部导航进入「知识地图 → 知识网络」（经典版界面在「知识库 → 图谱」）。
- 首次使用点击「构建知识图谱」；已有图谱则点「重建图谱」。
- 可选构建模型：本地模型免费；选择云端平台模型时会先预估本次构建费用，余额不足会在开工前直接提示，不会烧到一半中断。
- 构建过程实时显示进度：导出语料 → 逐篇提取 → 检测社区并生成报告。
构建是后台任务，期间旧的图谱仍然可读。如果进程中途重启，下次启动会自动断点续建——已完成的部分命中语义缓存，不会重复提取、重复扣费。
智能查询（带内链）
进入「智能查询」（/graph/query），用自然语言向图谱提问，例如「我的知识图谱里有哪些核心主题？」。
- 答案只基于你的图谱内容，不允许编造；检索不到时会明确说明知识库中暂未找到相关内容；
- 答案中引用的条目以《书名号》标出并渲染为直达链接，点击直接跳到原始笔记 / 剪藏 / 知识单元；答案下方同时给出可点击的来源列表。
路径探索
进入「路径探索」（/graph/path），输入两个节点名称，找出它们之间的最短关联路径——适合回答「A 和 B 在我的知识体系里是怎么连起来的」。
跨脑桥梁
进入「跨脑桥梁」（/graph/bridges），查看连接个人脑（你的笔记、思考）与网络脑（剪藏、外部知识）的关键关联，按关联强度排序。这些桥梁往往是「外部信息真正触达个人思考」的证据。
标签图谱
进入「标签图谱」（/graph/tags），查看标签共现网络：两个标签出现在同一条内容上的次数越多，连线越粗。它不依赖图谱构建，随时可看。
时间轴
时间轴位于「存进来 → 时间轴」（/ingest/timeline），是全量内容的批次回顾：按日分组展示你所有的输入，同一批导入的内容会聚成一簇。它不要求先构建图谱，旧的 /graph/timeline 路径会自动跳转过去。
自进化
「知识网络」页有「自进化」开关。开启后，每次新增、修改或删除笔记 / 剪藏 / 知识单元，图谱会自动安排重建：
- 防抖机制：停笔满 5 分钟且距上次构建超过 30 分钟才真正起建，期间的连续编辑不会触发多次构建；
- 构建期间有新内容写入时，本次完成后自动补建一次；
- 重建只做增量：未变化的内容命中缓存，不重复调用模型。
开启时界面会明确提示：自动重建会消耗云端余额（平台模型）或厂商额度（BYOK）。在意成本可以不开自进化，改为定期手动点「重建图谱」。
典型场景
- 定期回顾：每周构建一次图谱，看「图谱报告」了解自己的关注点在往哪里聚；
- 写作 / 研究前探路：用「智能查询」问「我关于 X 都积累了什么」，顺着内链回到原始材料；
- 发现意外联系：逛「跨脑桥梁」和「路径探索」，找两个遥远主题之间的隐藏通路；
- 配合管线生产：图谱的语义关系会被管线碰撞优先用作配对依据，图谱越准，碰撞洞见质量越高。
注意事项
- 图谱构建是全量 LLM 提取，语料多时耗时较长（几十分钟量级），期间可以正常使用其他功能；
- 已删除（含软删除）和被证伪的知识不会进入图谱语料，删内容即同步影响下次构建；
- 图谱文件保存在用户数据目录而非程序安装目录，桌面端自动更新不会弄丢已构建的图谱；
- 团队空间的内容关联按空间隔离，不会在个人空间与团队空间之间连边；
- 智能查询是「图谱检索 + 答案组织」，答案质量取决于图谱本身——图谱太旧时点「重建图谱」再查。
FAQ
问：构建失败了怎么办？ 构建页会显示失败原因横幅。常见原因是模型不可用或余额不足；换一个构建模型重试即可，已完成的部分会被缓存复用，不会重头再来。
问：为什么我刚写的笔记在图谱里看不到？ 图谱是构建时刻的快照，新内容要重建后才进图。开了「自进化」会在停笔后自动重建；没开就手动点「重建图谱」。
问：自进化会不会很烧钱？ 防抖机制保证两次自动构建至少间隔 30 分钟，且只有内容真正变化才会触发。用本地模型构建完全免费；用平台模型可在构建前的估价里看到预计费用。
问：智能查询的答案可信吗？ 答案被要求只使用图谱检索到的信息，并必须引用具体条目（可点击核对原文）。如果检索结果与问题无关，它会明说找不到，而不是编一个答案。