Loopkeeper
基于图数据库和LLM的客服记忆系统，接入WhatsApp群组，对消息进行分诊、分类并关联工单与学校部署信息，防止问题被遗忘
时间轴 (近 90 天)
Loopkeeper 是 Ednovax 开发的支持系统，以 Ednovax Support 形式上线，挂在学校的 WhatsApp 群上，自动处理消息。
Loopkeeper 使用 Claude Haiku 模型进行消息分诊、信息抽取和问答，能识别尼日利亚英语和轻度皮钦语。
Loopkeeper 使用本地嵌入模型 all-MiniLM-L6-v2（384维）对每条 WhatsApp 消息进行向量化，无需额外 API 调用。
Loopkeeper 的图数据库分为三个层级：lk_hq 存储 Ednovax 自身数据，lk_client_<id> 每所学校一张图，lk_hub 是员工中心支持群。
Loopkeeper 系统包含182条具名 Cypher 查询，用于实现语义搜索、自动指派、变更影响分析等功能。
Loopkeeper 使用图算法 algo.WCC 对通过 SIMILAR_TO 关系连接的工单进行聚类去重，模型只裁决是否真正相同。
Loopkeeper 在 HQ 中为每张工单创建抽象 Signal（功能、严重度、状态和嵌入向量，已抹除学校信息），相似 Signal 聚成 Pattern 以发现跨校问题，且构建时若 HQ 出现消息原文或联系人姓名会失败。
Loopkeeper 索引代码仓库时，将导入关系转为 IMPORTS 边、CODEOWNERS 转为 OWNS 边，源码本身从不存储，工单开启时从 GitHub 实时读取最接近的文件。
全部知识事实 (8)
Loopkeeper 是 Ednovax 开发的支持系统，以 Ednovax Support 形式上线，挂在学校的 WhatsApp 群上，自动处理消息。
50%待验证Loopkeeper 使用 Claude Haiku 模型进行消息分诊、信息抽取和问答，能识别尼日利亚英语和轻度皮钦语。
50%待验证Loopkeeper 使用本地嵌入模型 all-MiniLM-L6-v2（384维）对每条 WhatsApp 消息进行向量化，无需额外 API 调用。
50%待验证Loopkeeper 的图数据库分为三个层级：lk_hq 存储 Ednovax 自身数据，lk_client_<id> 每所学校一张图，lk_hub 是员工中心支持群。
50%待验证Loopkeeper 系统包含182条具名 Cypher 查询，用于实现语义搜索、自动指派、变更影响分析等功能。
50%待验证Loopkeeper 使用图算法 algo.WCC 对通过 SIMILAR_TO 关系连接的工单进行聚类去重，模型只裁决是否真正相同。
50%待验证Loopkeeper 在 HQ 中为每张工单创建抽象 Signal（功能、严重度、状态和嵌入向量，已抹除学校信息），相似 Signal 聚成 Pattern 以发现跨校问题，且构建时若 HQ 出现消息原文或联系人姓名会失败。
50%待验证Loopkeeper 索引代码仓库时，将导入关系转为 IMPORTS 边、CODEOWNERS 转为 OWNS 边，源码本身从不存储，工单开启时从 GitHub 实时读取最接近的文件。
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