AI知识库与RAG技术如何改变笔记习惯：从繁琐打标签到智能关联

前段时间整理笔记时，我发现里面布满了密密麻麻的标签。过去在使用flomo这类工具时，我有给每本书的读后感手动打上标签的习惯。

图1：一个包含多个分类及数量的笔记标签列表示例

实际操作过的朋友会发现，这项工作的工作量其实相当大。例如，读完《中国通史》这类通史书籍后，我会在笔记上打上“历史”标签。

随着阅读的历史书籍增多，学习会逐渐深入到具体朝代，比如唐朝史。这时，会接触到从经济、政治、社会家庭等不同角度切入的著作，单一的“历史”标签已无法满足需求，必须进一步细分。

于是，标签体系便开始不断“熵增”，其增长速度难以抑制。这导致了一个悖论：分类做得越细致，笔记整体看起来反而越杂乱。此时，分类便失去了它原本的意义。

我们不妨回想一下分类的初心是什么？初衷是为了更方便地检索和回顾笔记。但当标签膨胀后，它反而增加了检索的复杂度和不便。

近两年，随着人工智能技术的普及，情况有了一些新的变化。现在，我们可以尝试将笔记“All in One”化。借助许多AI知识库所采用的RAG（检索增强生成）技术，我们能够快速、准确地检索到所需的笔记内容。AI不仅能找到相关记录，还能对内容进行二次归纳和汇总，使用体验变得非常高效。

因此，我们或许可以丢掉手动打标签这项繁琐的工作，转而专注于直接记录笔记内容。我通常的做法是将笔记导出为Markdown格式，然后上传到imi.ai这类AI知识库中。这样做有两大好处：其一，我能利用知识库的智能检索快速找到目标信息；其二，AI在检索时会主动感知并揭示不同笔记之间潜在的关联，帮助我们发现过去未曾留意到的洞察。

比如说，当你提出一个职场相关的问题，AI可能会将其与某个历史事件或概念关联起来，从而提供更深刻的理解。这种跨领域、深层次的关联，无论是通过传统的关键词搜索，还是依赖固定的标签筛选，都难以实现。

所以，总结下来，将笔记“All in One”化、不再手动打标签，主要基于三点考虑：首先，它省去了维护标签体系的麻烦；其次，随着笔记数量增长，标签膨胀后会逐渐失效；最后，笔记本身是一个持续迭代的过程，没有真正的“完成时”，僵化的分类体系反而会束缚其发展。

在AI快速发展的今天，我们应当尝试拥抱它。但拥抱的目的不应是为了追赶潮流，而是为了将AI真正融入到日常的工作流中，使其成为得力的生产力工具。我们常常看到一些人为了“玩AI”而使用它，追求那些看似酷炫却无实际用途的功能，例如之前流行的手势操控生成粒子特效。

当然，这个过程也需要辩证看待。如果我们一开始不知道如何将AI融入工作流，那么先从“玩”开始也是不错的途径。在探索的过程中，了解AI的原理与特性，自然就能发现它与自身工作的结合点。我个人的经验便是如此——“玩”不是终点，真正的终点是“用”起来。