最近读到一篇来自 UNTAG 的有趣文章

作者在其中对笔记软件中的标签功能提出了质疑。他分享了自己使用标签的经历，

在我有些过于简化的划分中，标签可分为指示性标签和描述性标签，两类标签都是临时的，最终要么随着项目结束而移除，要么在熟悉某个领域后而不再有意义。

然而，他发现这种标签系统总是在不停地变化，实际上并没有起到它所应该有的作用。对我们的笔记管理并没有产生太大的帮助。

这篇文章可能有点极端，几乎完全否定了标签的作用。但这也让我想起了我自己在使用标签时的困扰——记笔记时我可能给笔记打上了很多标签，但是在记完笔记后，却几乎从来没有用上过他们。

那么，标签在笔记软件中的真正目的是什么呢？或者说，在过去这些年里，我们使用标签主要是为了它的哪些特质与功能？我认为主要有以下几个功能：

标签可以方便我们检索信息。

我们常常给一个笔记打上不同的标签，因为这个笔记并不只属于某一个特定的类别，而是涵盖了多个维度和不同类型的内容。我们希望在不同的场景下都能找到这张笔记，这样就大大增加了检索的便利性。比如，我有一个关于“苹果的设计理念”的笔记，我可能会给它打上“设计”、“原则”、“UI”、“消费品”等标签，这样无论我在哪个场景下，只要我想到这个笔记，我都能通过相关的标签找到它，无论笔记原文里是否含有这些相关的领域。

标签可以补充笔记的内容，给笔记提供上下文（context）。

比如，当我们写一条笔记时，可能只是描述了一个具体的现象或观点，但它所针对的具体话题或领域并没有在笔记中明确体现出来，或者有时候，并不能体现出我们是在什么场景下记录下了这条笔记。因此我们需要使用标签来补充这个笔记，以便之后和其他笔记产生视觉上的关联。同样是上面的例子，如果我是在读《乔布斯传》的时候记下的这条笔记，我就可以给他打上相应的“阅读/乔布斯传”的标签，以提供上下文的维度。

说到底，标签的主要作用就是方便我们日后重复使用笔记。那么，这个功能是否一定要通过标签来实现呢？

AI 的引入无疑可以在一定程度上解决这个问题。但是，在实际使用中，我们发现由于向量数据库的特性，很多时候用自然语言检索数据库时，并不能找到所有的笔记，只能找到在它理解之中最相关的一条或几条笔记，这也是 AI 目前固有的缺陷之一。当我们试图检索内容的时候，希望的肯定是所有相关的内容都能被找到，而不是只能找到相对最相关的内容，而这是当前阶段 AI 很难做到的。

在这种情况下，标签就显得尤为重要了。它能保证任何打上这个标签的内容都能被找到，这是一种相对于 MECE 的一种存储方式。我不知道随着 AI 功能的发展之后这个问题是否能得到解决，但至少在短期内，标签仍然有它存在的意义和价值。

除此之外，上文提到的“提供上下文”的能力在很多时候还是 AI 所不能替代的。但是可以很欣喜地看到，像是 Lazy、Rewind 之类的软件在努力给出他们的解法。但是短期内，标签在这方面还是能发挥作用。

总的来说，虽然 AI 在不断发展和改进，但在笔记世界中，标签仍然占有一席之地。作为一种可靠而高效的信息分类和检索工具，可以在一定程度上补充了 AI 的局限性。看来，标签还会在我们的笔记中继续存在，但我也希望能够自由地记笔记而不需要思考标签的那一天。