Wiki

Organizowanie notatek według tematów brzmi logicznie, dopóki nie masz notatek na temat PostgreSQL w pięciu różnych folderach i nie możesz znaleźć tej, która ma znaczenie dla problemu dnia.

Większość współczesnych systemów wiedzy optymalizuje wyszukiwanie (retrieval), co jest zrozumiałe. Wyszukiwanie jest widoczne, łatwe do demonstracji i wydaje się magiczne, gdy działa poprawnie. Wpisujesz pytanie, otrzymujesz odpowiedź.

Premisa jest prosta: skompilowana wiedza jest bardziej ponownie wykorzystywalna niż pobrane fragmenty. RAG stał się domyślną odpowiedzią na proste pytanie – jak zapewnić LLM dostęp do zewnętrznej wiedzy?

PKM, RAG, wikis, systemy pamięci AI oraz teraz praktyczne workflow wspierane przez AI są często omawiane tak, jakby rozwiązywały ten sam problem. Nie rozwiązują. Wszystkie mają do czynienia z wiedzą, ale działają na różnych warstwach:

Przeladowanie informacyjne ma mniej wspólnego z samą objętością danych, a bardziej z nierozwiązanymi wejściami. Współczesna praca oparta na wiedzy pozostawia po sobie ślad w postaci zakładek, wątków czatowych, dokumentów, zaznaczeń, fragmentów tekstu, transkrypcji, zrzutów ekranu oraz niedopisanych notatek.