LLM知識ベース（fourparty-utnapishtim59/llm-knowledge-base）

llm-knowledge-base） は何をしますか？

バージョン管理されたスキーマ、構造化された学習レイヤー、明確なマークダウンワークフローを使用して、LLMコンパイル済み知識ベースを構築および保守します。

概要

このスキルは、AIエージェントがバージョン管理されたスキーマと構造化された学習レイヤーを使用してLLMコンパイル済み知識ベースを構築・保守するためのものです。マークダウンファイルを活用し、知識の一貫性と再利用性を確保します。

ワークフロー

1. 知識ベースの初期化: kb/ ディレクトリを作成し、バージョン管理スキーマを適用します。
2. 知識の追加: マークダウンファイルを追加し、スキーマに従ってタグとメタデータを設定します。
3. 学習レイヤーの更新: learning/ サブディレクトリに構造化された学習ログを追加します。
4. バージョン更新: スキーマのバージョン番号を更新し、変更履歴を記録します。

スキーマ

知識ベースは以下の構造に従います：

kb/
├── schema.yaml
├── knowledge/
│   ├── topic1.md
│   └── topic2.md
└── learning/
    ├── session1.md
    └── session2.md

schema.yaml にはバージョン番号とメタデータフィールドを定義します。

環境変数

• KNOWLEDGE_BASE_PATH: 知識ベースのルートパス（デフォルト: ./kb）
• SCHEMA_VERSION: スキーマのバージョン

使用例

# 知識ベースの初期化
mkdir -p kb/knowledge kb/learning
echo "version: 1.0" > kb/schema.yaml

# 知識の追加
echo "# トピック1\n\n内容" > kb/knowledge/topic1.md

# 学習レイヤーの更新
echo "# セッション1" > kb/learning/session1.md

注意事項

• マークダウンファイルは常に .md 拡張子を使用してください。
• バージョン更新時はスキーマに従った変更をガイドします。
• 学習レイヤーは定期的に更新することを推奨します。