Jun 9, 2026, 4:08 PM

This commit is contained in:
Paweł Domański
2026-06-09 14:08:42 +00:00
parent 27415e6fec
commit 949fe15782
@@ -0,0 +1,26 @@
---
title: "Knowledge Scaling (Skalowanie Bazy Wiedzy)"
type: "concept"
tags: [system-design, performance, prompt-engineering, pkm]
created: 2026-06-09
updated: 2026-06-09
sources: ["[[summaries/building-llm-research-knowledge-philosophy]]", "[[summaries/obsidian-vault-as-knowledge-graph]]"]
confidence: high
---
# Knowledge Scaling (Skalowanie Bazy Wiedzy)
## Definition
Zbiór metod i wzorców architektonicznych zapobiegających spowolnieniu działania, utracie spójności oraz wykładniczemu wzrostowi kosztów tokenów w miarę rozrastania się osobistej bazy wiedzy (powyżej 150-200 stron).
## Key Solutions
- **Trójstopniowa Kaskada Nawigacyjna**: Rozwiązanie zastosowane do optymalizacji zapytań:
1. *Skupiska pojęciowe (Conceptual clusters)*: Grupowania tematyczne w pliku `index.md`, które zapytanie przeszukuje w pierwszej kolejności.
2. *Strony syntez (Synthesis pages)*: Agregujące analizy dla każdego klastra, eliminujące potrzebę odczytywania kilkunastu pojedynczych notatek przy każdym zapytaniu.
3. *Powiązania YAML*: Meta-wskaźniki w nagłówku notatki wskazujące od 3 do 5 najbliższych pojęciowo sąsiadów.
- **Integracja z protokołem MCP**: Użycie serwerów indeksujących (np. [[entities/mcpvault]]) zamiast bezpośredniego przeszukiwania całego drzewa plików Markdown przez LLM. Zapobiega to marnowaniu tokenów na odczytywanie nieistotnych dokumentów.
- **Podział na etapy (Fazy wdrażania)**: Sukcesywne dodawanie źródeł zamiast próby natychmiastowej migracji całej biblioteki, co zapobiega zanieczyszczeniu bazy (zasada: "Baza wiedzy to nie biblioteka, to starannie wyselekcjonowana synteza").
## Sources
- [[summaries/building-llm-research-knowledge-philosophy]]
- [[summaries/obsidian-vault-as-knowledge-graph]]