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对专业人士来说，这或许并不稀奇；但对普通用户而言，这将改变他使用笔记应用的习惯，甚至是记笔记的驱动力。
需求
自从大语言模型表现出「智能」，知识管理爱好者们就已经开始兴奋了。是啊，谁不想要个自己的个性化知识库呢？
从前记录各种笔记后，使用起来最大的问题，就是 —— 找不到。即便它们都在同一个笔记库里，你也不容易全部找到或者找准。为什么呢？因为你设想的关键词，和你当时记录时候使用的词汇，可能并不一致。
即便你使用的笔记库，可以帮你根据各种其他线索，把散落的笔记全都罗列出来，下一步的工作也是繁重的 —— 你得一一阅读这些笔记条目，然后从中提炼自己想要进一步消化和表达的内容。
如果笔记比较长，这就意味着繁重的阅读量。
这也是为什么，很多笔记记录技巧里都会要求你尽量把笔记「原子化」。原因之一，就是找寻起来的时候更为方便。至少，你看到 200 字，兴许还是愿意阅读的；而看到笔记长度是 2000 字，20000 字呢？
很多时候，你都会被「找不到」和「读不完」、「用不上」包围，导致尽管记得时候行云流水，用得时候却抓耳挠腮。久而久之，笔记的价值和意义降低，你也就没有动力去记录新的笔记了。
因此，毫不奇怪，大语言模型的出现让很多人重燃了希望 —— 对呀，只要把资料一股脑都扔给 AI ，它自动帮我们查找、分析，再用我们喜闻乐见的形式输出，不就完了吗？妙哉。
实际
这一年多以来，我见过了很多开发者和用户的尝试。
我给你介绍过的就有 Quivr 和 Elephas 等应用。你可以上传自己的资料给它，然后让它来帮你处理。
这些工具的问题在于，你的资料会交给他们，之后再由 OpenAI 进行处理。也就是说你必须同时信任工具开发者和 OpenAI 公司都不会滥用你的数据。这极大限制了应用场景 —— 对很多人来说，笔记都是很私密的东西。不管是个人日记，还是科研笔记，都不希望被别人存储、分析，甚至是分享。
所以，OpenAI 的 Custom GPTs 出来后，我很兴奋 —— 终于，你只需要信任 OpenAI 一家就够了 😂
我给你演示过如何把笔记作为 knowledge 上传，让你的 GPT 可以根据你的笔记，做出个性化的回答。
在这篇文章里，我也为你详细说明了，使用 GPTs 的方式构建一个 AI 应用，是多么的简单。
但是，上述方法都有一个问题——你需要上传笔记。这就带来了更新的不方便。我们的笔记库应该是随时更新内容的。每次都需要重新构建 knowledge 的话，显然会很繁琐。
如果，所有的记录只需要躺在你的笔记库里，随时更新。然后大语言模型能够帮你找、替你读、助你写，那该有多好啊！
有没有这样的应用呢？
有，例如 Notion AI 。只不过，它是收费的。而且你的 Notion 笔记存储在云端。今后任何一条你想要分析记录的笔记，都需要上传给这个应用。这使得你会越来越被绑定，未来想要切换会顾及「沉没成本」。
还记得 Evernote 吗？
最近，我终于发现了一个非常靠谱的解决方案。