浅析两种不同的知识管理思路

这两天在群里看到仝佬分享了这样一张图片。这张图瞬间激起了大家的表达欲,纷纷试图把自己归入其中某一类。

笔记的结构化和自由化

其实,相比于 Tiago Forte 对知识管理的四种分类(建筑师、园丁、图书管理员、学生),这个两分法似乎更简单粗暴一些,却也体现了当前知识管理的两种思路,即自由化结构化

长期以来,人们普遍认为笔记应该是结构化和有组织的,这样能够将自己的笔记分类整理,以便于之后的检查和运用。然而,自从2019年 Roam Research 问世以来,人们了解到还有一种不同的笔记模式,即Roam Research 的自由组织模式。这种模式强调在前期尽量减少输入压力,不对笔记进行任何管理,并在之后使用双链的形式,使不同的笔记能够相互连接,以便于在不同的知识之间产生火花,帮助人们更好地进行输入和输出。

某种意义上,其实这张图的分类并不完全准确,可能左边的 Tana 用 Notion 来替代会更合适一些。毕竟 Tana 虽然推崇的是组织化,但他其实是介于组织和自由之间的产物,崇尚的是通过自由的输入,配上组织化的管理,来最大化地集合两个类型所长。不过,确如立青所说,虽然 Tana 在表面上允许用户自由输入并在之后进行整理,但与 Roam Research 相比,它们在设计理念上存在差异。Tana 虽然最大程度地减少了输入的阻力,但实际上仍然引导用户对自己的知识和笔记进行组织和结构化管理。而 Roam Research 的设计初衷是 embrace the chaos,并不鼓励用户进行组织化管理。它的核心理念是,你可以按照前期任意地输入,只要后期能够通过偶尔的碰撞和链接将笔记联系在一起即可。

然而,通过自由化的笔记和使用双链来对笔记进行链接,是否真的是结构化笔记的进化形态呢?经过这三四年的使用,随着用户输入的逐渐增多,很多人开始对这一理念产生质疑。因为我们发现,这种自由化的输入实际上可能并没有帮助用户更好地进行输出,相反,它增加了对自己知识管理的难度。很多时候,我们想要找到自己曾经写过的一些灵感,但却苦于记不清将那些灵感放在了哪里。因此,我们或许要思考的是,结构化的方式是否才是我们的第二大脑应该追求的路径呢?Tana 的诞生,可能也正是源于对于这种情况的反思,因此才试图融合结构化和自由化。

对卡片盒笔记法的思考

在许多讨论中,人们常常引用卢曼使用过的卡片盒笔记法,试图证明自己的笔记方法是最正确的。然而,他们往往只关注其中的某一个方面。有些人注重卢曼如何对自己的卡片进行排序和分类,以证明结构化的笔记方式是最合适的。而另一些人则只引用卡片盒中不同卡片的相互关联,认为自由化是对卡片的最佳使用方式。然而其实很多人实际上是在坚持一种所谓的卡片盒原教旨主义思路,认为我们使用卡片盒的笔记方法时,应该完全按照卢曼最初设计的思想来进行。

且不谈论他们是否真实地反应了卢曼最初的想法,这种思维方式可能并不适用于现实中的知识管理。根据温纳的技术漂迁论,一个技术本身有其自身的发展逻辑,而这种发展逻辑是具有偶然性的,人类无法控制它。对于笔记软件或者说笔记思维而言,情况也是如此。很可能当一个人最初提出一种技术时,认为我们应该这样使用它,但在实际的发展过程中,不同的人会有不同的使用方法,甚至整个笔记思路的目的和手段也会发生改变,这是不受人的意志支配的。

笔记的终局?

更有甚者,笔记的终局一定是要在结构化和自由化之间做一个选择吗?对于这个问题,不同观点的人已经进行了很长时间的争论,然而现在又引入了一个新的变量。自从去年底 AI 的快速发展,人工智能在笔记中的作用开始变得更加突出。我之前也写过一篇文章来探讨AI在笔记中的潜力 谈谈理想中的 AI 笔记软件应该长什么样 – 以 Notion、Tana、Mem 为例

在知识管理和检索阶段,完美的 AI 笔记需要构建用户个性化的知识图谱,实现跨文档的关系连接和语义索引。同时,它可以主动推荐相关内容,以及通过自然语义问答系统来在各个客户端便捷全面地检索信息。

也许有一天,我们可以期待AI能够帮助我们组织笔记,产生连接,从而辅助我们更好地思考并进行输出。这种情况下,结构化和自由化实际上会变成一种思考游戏,

谈谈理想中的 AI 笔记软件应该长什么样 – 以 Notion、Tana、Mem 为例

随着 Notion AI 最近对数据库功能的支持逐步升级,我试着重新订阅了一个月的 Notion AI。算上它,近期主力使用,或者试着当主力使用过的笔记 AI 还有 Tana 和 Mem,正好趁此机会对这些软件做一下梳理,并谈谈在我理想中,能够作为 copilot 的笔记/写作软件 AI 是个什么样子。

重新捡起 Notion AI 的主要原因

我曾经在 Notion AI 公测时高频率使用过一段时间,但因为 Notion AI 本身的能力和 ChatGPT 有差距,并且当时单纯只是个普通的生成式 AI,只能起到改些文章、brainstorm 等基础作用,于是就没有继续使用。但随着几个月过去,Notion AI 支持了数据库批量、auto-update等一系列功能,我重新开始尝试着订阅这个产品。

最吸引我的功能就是它能和 Notion 的数据库进行整合,批量自动化地生成 text property。Notion 作为我众多笔记/稍后读/高亮的备份所在,能够通过 AI 统一管理将会让我的笔记库更有条理。比如,目前我已经把它应用到了从 Cubox 同步到 Notion 的数据库中,通过 AI 对所有文章做了摘要。这让我更高效地管理我的数据库,同时也让我更快地找到需要的信息。

AI 自动生成 property 并能设置自动更新

相比而言,Notion 在输入后可以直接通过 AI 改写语句、调整语调和扩写文章,以及对文章中的各种格式进行修改,当遇到写作困难时还可以让它帮我 brainstorm。尽管它的功能还不完善,尤其是缺乏检索整个数据库的功能,并且 AI 的能力相比于 GPT-4、Claude 2 等还有一定差距,但我的博客是以 Notion 为基础部署的,有相当多的写作发生在 Notion 上。而Notion 所提供给我所需的基础 AI 功能已经足够日常使用了,比如自动在数据库中生成文章摘要并自动 update、修改格式等。总之,作为一站式工具,Notion 的 AI 功能还是很值得尝试的。

Notion AI 文章改写

其他集成 AI 功能的笔记软件 – 以 Tana 和 Mem 为例

如果我们将我们对笔记软件的使用分成前期的输入、中期的管理检索以及后期的输出这三个阶段,就目前已有的这些软件的AI来看,还没有任何一个集成AI的笔记或者写作软件能够完美地覆盖这前后三个流程。

大部分的笔记软件所谓的集成 AI 功能,其实只是非常生硬地把生成式 AI 加入到它的笔记中去。用户能做的和在那些 AI 的本体网站里做的基本没有区别,只是单纯地进行段落/文章生成、修改格式等,并没有根据笔记软件的特点做定制。这类软件不纳入以下的讨论。

此外还有一些软件,把 AI 功能和自身做了相对深入的集成,比如上文提到的 Notion AI,它在中期的整理以及后期的输出方面能够提供相当多的帮助,前期的输入也能够提供一定的支持,却缺乏最重要的检索能力,同时受限于模型能力,在输入输出的质量上也有一定限制。

另外两个把 AI 集成得比较优秀的软件则是 Tana 和 Members。Tana AI 则在前期的输入方面特别方便,熟练掌握的话中期的整理也能够玩出各种花样。而 Mem AI 的重心则放在中期的整理以及检索,并在后期输出方面也有一定的建树。

Tana AI

Tana 使用的 OpenAI 的 API 接口,需要使用用户自己的 API 额度。对比一众在 AI 出来之后就先不管三七二十一,把 AI 生成功能加进来的笔记软件,Tana 在经过一段时间开发之后,把 AI 成功融入了自己的生态中,甚至让 AI 成为了自己的核心功能之一。

一直以来,很多人诟病 Tana 的地方就在于,虽然它的功能之强、之多在笔记软件中名列前茅,但是上手非常困难,而且其相对结构化的输入、管理模式还是让用户在进行笔记的管理时,容易产生较大的摩擦感。当然,对于笔记是否需要结构化的管理是个见仁见智的问题,这里不过多展开,但是如果能够便捷地进行结构化管理,那么应该没有多少人能够拒绝。

Tana AI 试图解决的就是这个问题。在输入阶段,Tana 可以说是目前为止最便捷的笔记软件之一了,除了文字、媒体这些常见的输入场景之外,语音输入是 Tana 的精髓所在。通过快捷指令、锁屏组件,甚至桌面客户端等多种手段,用户可以直接开始语音输入,并在 Tana 桌面端里通过自带的 whisper 转录成文字。更高阶一点的甚至可以配置 command 一键进行转录、AI 处理文字、打 supertag、移动等操作。功能齐全、并且可以高度定制化。

Inbox 处理 AI command (参考自王树义老师)

而在管理端,AI 也能发挥重要的角色。Tana 中的各类 field 几乎都可以通过 AI 来自动根据其内容进行自动填写。举个例子,当我在 Tana 中输入一个经济学的概念,AI 可以自动在我的「领域」field 中识别出这是个经济学的概念,填上经济学,同时根据我预设好的 prompt,在「相关概念」这一个 field 中自动生成可能和这一概念相关的其他概念,便于我进行联想,或者之后和其他概念产生 unlinked mention。

搜索方面目前 Tana 还不支持通过 AI 自动搜索笔记库里的笔记。不过听参加过线下活动的群友说,Tana 有考虑在未来的手机端采取 AI 检索的方式来帮用户寻找到最契合的笔记。

Mem.ai

和其他笔记软件相比, Mem 在成立之初就以 AI 作为自己的主要卖点,甚至获得了 OpenAI 的投资。我在年初的时候付费过一个月,最近又用了 7 天免费 Pro,算是轻度体验了一把这个软件。

Mem X 功能

Mem 最核心的功能莫过于和 AI 对话调取知识库内容并和笔记对话。就我短时间的体验来看,AI 每次都能正确搜索出正确的一些 mem,但只是一些,并不能把所有相关的 mem 都找出来。比如我有两个 mem 是关于海绵城市的,换了好几个不同的问法,AI 都只能自动调取其中的一篇,另一篇就找不出来,不知道是中文输入的原因,还是由于 AI 算法导致的。

此外,Mem 在进行笔记输出时能自动推荐相关的笔记,帮助用户根据笔记库进行联想发散。然而, Mem 在笔记的本职工作上做的并不好。各种输入途径都只支持纯文本,而且使用下来最影响使用体感的地方是对中文分词支持一般,中文搜索的时候会因为分词不良搜不出想要的内容。而且用中文标点输入有时会出现 bug,会莫名其妙换行(最近用的这次比年中好了一些)。

理想中的 AI 笔记软件

那么,一个在我想象中理想的笔记软件的 AI 是一个什么样子的呢?如上文所说,在我的想象中,它其实更相当于是一个所谓的 Copilot。我将从输入、管理与检索、输出这三个方面来简要阐释一下我的想法。

AI 可以发挥的作用

输入

在输入阶段,AI 笔记最重要的功能就是支持快速录入与处理,因此,它应当能够支持语音转文字,并支持通过默认 prompt 以及 custom prompt 对转译的文字进行处理。在此基础上,锦上添花的点是可以基于录入的内容,自动处理各类 property 或 meta data,或者根据需要扩展文章细节,调整结构和语言风格。

目前无论是 ChatGPT 还是 Poe,在语音输入和写作流程上还不够顺畅。比如在 ChatGPT 中,需要先选择一个之前的对话,然后点击按钮 Whisper 录音转文字,之后在对话中进行文本调整。过程中还很容易出现对话失忆(最近 4.0 的失忆情况越来越严重了)。Poe 调用的是苹果的语音输入,也存在识别问题,只能用第三方 whisper 键盘或者支持 whisper 的软件进行输入。这些问题使得我感到使用这些工具很繁琐,总感到心流被打断。

管理与检索

在知识管理和检索阶段,完美的 AI 笔记需要构建用户个性化的知识图谱,实现跨文档的关系连接和语义索引。同时,它可以主动推荐相关内容,以及通过自然语义问答系统来在各个客户端便捷全面地检索信息。

输出

在输出阶段,AI 笔记能够自动生成文稿框架,协助文章写作。它需要支持理解用户写作风格和语调,同时检查逻辑错误,提出改进建议。同时,它最好也要能够支持根据已写的内容自动化推荐相关的笔记以协助写作;或者当想要调取相关信息时,能以最快捷的方式调取。

更理想的情况,可以成为个人的灵感主力,主动发现知识与知识之间的关联,提供写作灵感或者查漏补缺

在整个流程中,AI 笔记都需要具有高度的定制化。如果能充分利用用户数据自动进行个性化优化,并以 Copilot 的方式主动提供帮助,那更将会大大提升知识管理效率。当然,这需要在保障用户隐私和数据安全的前提下实现。

结语

本文中,我简要介绍了 Notion、Tana 和 Mem 的 AI 功能。他们各有优势,但同时也没有一个能在笔记的全生命流程里提供 All-in-one 的帮助。因此,具体使用哪个软件还是需要结合自身对这些流程的需要来决定。

很多人觉得 AI 在笔记中作用不大,毕竟只有自己的思考才能把笔记内化成自己的知识。但是 AI 作为一个工具,如果能极大地提高我们管理、思考笔记的效率,那么它作为一个 copilot 还是很称职的。希望已有的这些 AI 笔记软件能逐步补足自己的短板,或者有其他新的软件能横空出世,给我们带来不一样的体验。

为什么卡片笔记需要有标题

标题的最大用处是便于检索联系

标题是对一段内容最简练的总结,并且越简练越好

在AI智能匹配最相关的内容这一功能实际可用之前,我们仍需要通过搜索标题来链接内容。

当前有的ai笔记,即使是在这方面做的最好的 mem,也仍然称不上可用。之前试用的时候发现,mem还不能准确把所有相关的mem都找出来。

进行卡片关联的时候,便于基于标题进行索引

这样的索引可以在卡片中精准地对知识点进行定位,而不是看着一整张卡片,不知道是在什么地方引入了关联。这一点通过siyuan的虚拟引用可以得到最大幅度的体现。

笔记软件按使用时间付费是有困难的

一方面,是按单用户价值以及用户规模确定的年收入。如果从订阅改为按分钟付费,单价会变得极高,劝退新用户,影响增长。

另一方面,软件鼓励用户增强使用时间。如果按使用时间付费,用户将压缩这个时间,也是冲突的。

按使用时间付费的,一般适合一些简单服务,比如CPU、GPU和存储等,非常标准化,类似”计件工资“。

from 董茫茫

2023 May Week20 二阳 & ChatGPT Plugins

决定重新调整一下周记的结构,因为最近主要关注点在知识管理、app、ai上,决定主要内容以此为框架展开。

Events

这是居家办公的一周。自从去年12月第一波新冠爆发以来,这样长时间在家办公的日子真是久违了。 然而,随着公公和 Ada 相继阳了之后,这周又变得有些不一样。在家做了两天菜之后,感觉实在是没有精力在每天的工作之余,继续承担做饭的任务(不得不感叹那些能两不耽误的人真是太厉害了)。从下半周开始,午餐和晚餐又都开始仰仗起小顾阿姨了。

Food

周末在家两天,做了清蒸鲈鱼、清炒丝瓜、蒜香鸡翅、菊花脑蛋汤,周日更是凭借前一天淘了7次的隔夜饭炒出了绝赞的三文鱼炒饭。感觉在时隔多年之后,重新找回了炒饭的秘诀。

Notes

Tana

这周重构了在 Tana 里的阅读摘抄体系,感觉后面应该能稳定使用一段时间了。当然,下面一周需要时刻关注梯子的运行情况,毕竟重要日子快要到了。

ChatGPT Plugins

试了一大堆 plugins,发现好用的真的不多。使用频率最高的毫无疑问是WebPilot,默认调用Google search 的情况下能做到对大部分网页的浏览总结。 另一个场用的 plugin 是 Speak,发现它对于一些短语、表达的解释十分到位,并且能够给出相近意思的短语,感觉之后可以继续多多使用。 当然,这也让我有些纠结,下面到底要不要续费 Poe,毕竟 Poe 的优点除了不限频率之外,只有一个稳定了。再观察观察吧。

用AI增强移动端笔记效率 —— 从语音转文字和打标签说起

随着时代的发展,人们工作和生活中,开始注重如何更高效地收集信息,我也一直在思考如何用人工智能来帮助我提高效率。前几天,王树义老师介绍了他利用Tana Capture和Tana AI,通过语音转文字在Tana中自动生成书面化,结构化的笔记。这也引起了我的兴趣。

本文将以flomo为例,介绍如何运用AI实现在快速把语音转成文字,优化表达,并把笔记打上标签,或者转换成自己想要的形式进行储存。

所用软件

本文用到的软件里必备的是OpenCat,其他的软件如Whisper Note、Flomo、Drafts等都可以根据自己的实际情况进行替换。

OpenCat是熊大开发的一款Apple原生ChatGPT客户端,具体介绍可以参见 [OpenCat] https://sspai.com/post/78832 。它最吸引我的功能就是键盘拓展。我只需要提前在app内设置好相应prompt,复制了初始的文字之后,唤出OpenCat键盘拓展,选择所需prompt,即可自动在输入框中得到AI自动生成的内容。

我常用的一些Prompt

想要达成的效果

平常在路上听播客、或者开脑洞的时候,经常会想到有些值得记录下来的内容。虽然 Flomo 本身的微信端提供了快速输入,也有其他多种 API 输入方式,但是语音输入效果总是不尽如人意,后期也需要重新进行整理并打上标签。

我想要实现的就是把后两步交给AI,我只用管说就行了。基于这一目的,我先写一个优化语音转文字,并且在段落后自动加上想要格式的标签的 promt,通过opencat 键盘拓展实现了快速输入。

具体流程:

  1. 通过whisper notes 或者微信语音转文字生成草稿笔记
  2. 复制笔记,
  3. 点开笔记输入框
  4. 切到OpenCat 键盘拓展,选择预设好的Prompt
  5. 书面且带有标签的段落自动生成在输入框里

举个栗子

原语音转文字:

在使用flomo这款笔记软件的时候,我经常会发现就是如果能够用AI来更好的帮助我进行便捷的在微信中的输入,那么啊就会能大大提升我的输入效率。因此呢,我觉得我可以通过open cat的键盘拓展以及 whisper note或者微信的语音转文字来实现这个流程。通过这个方式呢我能够更快捷的进行输入,并且能够自动给我的笔记打上标签

ai 改写后的笔记:

在使用flomo笔记软件时,我发现AI可以帮助我更便捷地在微信中输入,从而提高我的输入效率。因此,我打算使用Open Cat的键盘拓展、Whisper Note或微信的语音转文字来实现这个流程,这样我可以更快地输入,并自动给我的笔记打上标签。#领域/人工智能


进一步的拓展

除此之外,其实这套流程里有很多拆分、拓展、替换的可能性,下面举几个简单的例子。

拆分Prompt

可以把这里用到的prompt拆分成两个prompt,也就是说可以单独进行语音转文字的优化,或者单独给笔记加上标签。

这样这些prompt就不止局限于记笔记,也能在其他场景下应用,比如只是想给其他人发书面化的语音转文字的内容,或者可以给已经成型的笔记打上标签。

对笔记进行进一步的加工

举个简单的例子,我可以再增加一段prompt,把上面生成的笔记内容进一步塑造成我想要的形式,比如加入markdown语法,遵照一定的格式,甚至让AI针对笔记提出问题。以下是一个简单的用 prompt 对上文生成的笔记进行进一步优化的例子。

在其他软件里达到类似效果

前文提到,语音转文字的工作最合适的软件是Whisper Notes,这是一款通过本地部署Whisper模型的app。其实,如果想省去这一步的话,通过微信的语音转文字也能达到略差的效果。

这一整套流程不仅限于Flomo,其实可以拓展到其他笔记软件,甚至于,如果你平常习惯于使用Drafts,可以在Drafts里实现这套流程,并把整理好的笔记发送到任何你想要的地方。

prompt分享:

Using concise and clear language, please edit the following passage to improve its logical flow, eliminate any typographical errors and respond in Chinese. Be sure to maintain the original meaning of the text. After that, please read the edited passage and conclude the area this passage belong to. Add a hashtag at the end of the edited passage with the area in the format of “#领域/xx”. For example, if the area of a passage belong to is 城市规划, the hashtag should be “#领域/城市规划”. The hashtag should be in Chinese. All subsequent texts I send to you will be handled in this way.

结语

对于一个效率成瘾患者,提高数据输入和笔记记录的效率已经成为了一项必备的技能。而AI技术的引入,可以帮助我们更加便捷地进行输入和整理,把自己从机械式的劳动中解放出去。这也许是让我们和AI共同发展的最好方式之一。

2023 May Week18 婚礼结束,生活回归日常,孤星

随着婚礼的结束,这一周的生活似乎重新回到了正常的样子。重新开始在家做饭,一整天在家无所事事,除了一些后续工作之外(付尾款,存红包,找眼镜),回归日常的感觉就仿佛之前那忙碌的一两个月从来没有存在过一样。

Events

回门宴

说来奇怪,婚礼当天的我仿佛像是燃起了全身的肾上腺素一样,从早到晚都精神百倍,吃得很少也并不觉得饿。这种状态一直持续到了第二天,直到下午才感觉到精神上的疲惫感。 回门宴的时候,我就像是第一次见到舅舅舅妈和小姨姨夫家一样,对于什么时候敬酒、什么时候说话这些事都反应非常迟钝。不过这些他们应该也都是能理解的吧。

公司年度 outing

今年的 outing 选择了园博园。中午吃了一顿难以言说的团餐,而作为一个资深社恐的我,从中午到了九点开始就试图找到一个机会能脱离团体,自己休息休息。 园博园还是当时的样子,没有什么改变。阴沉的天气也有些让人提不起兴致。回到酒店房间,打完了崩铁贝洛伯格的 boss 战,感觉是整个周末最大的收获之一了。

Food

鸟焱

又一次去吃了鸟焱,不得不说味道在南京还是一等一的,但是价格越来越贵了,两个人吃了610,新菜也非常不值得,像是青酱扇贝、炸鸡锁骨、三文鱼头都味道一般而且巨贵。

Notes

工作流的再思考

Tana 推出了手机端的 Tana Capture,据说大大提升了日常工作流的体验,王树义老师也开始把 Tana 作为第二大脑和输入输出端。 但是经过仔细思考,发现 Tana 可能并不能满足我的需求:

  • 首先,我不是文字工作者或者 freelancer,并没有高频在日常生活中随时记录下随想的需求,而且flomo本身已经可以满足我的这些需求了;
  • 其次,Tana 实际上想实现的是一种更便捷的结构化笔记方式,本质上和 notion 的相似性更高于和 logseq的相似性。与其选这样一个两方面都做不好的产品,不如选择重器轻用,除了工作相关内容放在 logseq 之外,其他所有资料都通过 api 在 notion 里存档,这样也能方便以后的检索。
  • 再次,Tana 的速度实在是太慢了,对于输入太不友好。 综上考虑,我的工作流主要还是会由 flomo、cubox、reader 负责输入,logseq滴答清单分别负责工作和生活的GTD,logseq 作为工作笔记存档,notion 为其他所有笔记存档,Heptabase 和 Ulysses 负责输出。 这样算下来,我在各种笔记软件上花的钱还真是不少呢。

知识付费

在知识星球上订阅了 Fenng,caoz 和王树义老师的频道,同时没有续订 赵赛坡的 newsletter(deep reading 可以再思考下要不要续),从价格上这些差不多等同,希望实际上对我的输入也能有所帮助吧。

明日方舟孤星活动

孤星可以说是在长夜临光之后,最让我感到惊喜与感动的活动了。与长夜临光不同,前者可以说是网文一般的爽感,而孤星则给了我许久未曾经历的科幻浪漫的那种感动。 从音乐到剧情,到其中展现的人物的塑造,孤星接近10个小时的剧情量可以说是量大管饱之外又给人以十足的震撼。