Notion 最近怎么用 AI:模块化很有用!

文章摘要
【关 键 词】 AI、Notion、模块化、会议笔记、工作流
Notion 在 2023 年 5 月推出了三项 AI 新功能,其中之一是 Al Meeting Notes,该功能旨在将生成的会议笔记无缝融入用户的工作流程中。这一举措标志着 Notion 正在向一个 All-In-One AI 平台转型。Notion 的 AI 设计理念基于模块化架构,其核心是「块」的概念。每个块都是一个独立的容器,包含文本、任务、日期、数据库等信息,块与块之间通过丰富的元数据和内在关联相互连接。这种深度结构化的上下文信息不仅降低了 AI 的幻觉,还使其能够更好地理解用户工作空间内的结构和逻辑关系。Notion 将这种「块」的架构称为智能 AI 的基础。
Notion 的 AI 架构围绕「为不同任务匹配最佳模型」的理念构建。不同任务对模型的要求各不相同,有些需要深度推理,另一些则需要速度和效率。Notion 会根据任务类型,综合考虑质量、延迟和成本,将任务分派给最合适的模型处理。例如,编写产品规格书时,调用擅长长文生成、保持语气连贯的高级推理模型;回答关于过去决策的问题时,使用拥有长上下文窗口和强大推理能力的模型;而在项目跟踪器中自动填充字段时,则采用经过专门微调、更具成本效益的模型。这种灵活的模型分配策略不仅提升了效率,还实现了质量与成本的兼顾。
Notion 的模块化技术架构在一个独特的「LLM 裁判系统」驱动下,能够实现快速的产品迭代和持续的性能评估。该系统由 AI 数据专家团队负责运维,这些专家具备 QA、提示词工程和产品思维等多方面的能力。他们为每个功能设计定制的评估标准,精确训练「裁判模型」,使其能够在不同场景下判断优劣。此外,团队深入研究真实用户行为,从用户的实际使用方式中寻找规律,优化提示词,而不仅仅依赖基准测试。这种体系让 Notion 能够快速评估和部署新模型,确保在技术架构的不断演进中保持高质量。
Notion 的「块」架构还带来了深度结构化的上下文信息,这是多数工具所不具备的优势。每个段落、任务或数据库条目都是一个块,块与块之间通过丰富的元数据和内在关联相互连接。这种结构化不仅仅是为了整理信息,更是智能 AI 的基础。例如,在传统文档中,「4 月 30 日」可能只是一串孤立的文本,而在 Notion 中,它是一个与具体任务相关联的截止日期属性。当用户询问「哪些任务逾期了并分配给了市场部?」时,AI 不仅仅是搜索关键词,而是能够理解工作空间内的结构和逻辑关系。这种结构化基础催生了全新的工作流,使 AI 能够构建完整的项目跟踪器、跨团队汇总项目进展,并使用真实数据进行推理。
总的来说,Notion 的 AI 设计理念和架构使其在信息处理、模型分配和用户适应性方面表现出色。通过模块化架构和深度结构化的上下文信息,Notion 不仅提升了 AI 的智能水平,还为用户提供了更加高效和灵活的工作体验。这种集成化的 AI 设计让 Notion 能够真正理解用户的工作空间,并在此基础上提供更智能、更个性化的服务。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 1730字 | 7分钟 ]
【原文作者】 Founder Park
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★★☆