专栏名称: 青柠学术
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卡片笔记 AI 分析!超细粒度,超多参数!

青柠学术  · 公众号  ·  · 2024-09-26 22:02

正文

卡片笔记 AI 分析,整起来!

不论是 PC 互联网还是移动互联网时代 ,我们对做过的笔记的利用 主要还是通过检索 实现的,比如搜索关键词、搜索标签等。

在这种方式下, 我们对笔记的【挖掘、分析和二次加工】的空间非常有限,特别是当笔记规模越来越庞大。

然而来到 AI 时代,这一切正在发生变化。


AI 训练非常依赖数据集, 从这个角度说,越来越庞大的笔记库恰好一个非常利好 AI 的数据库。

「笔记库 + AI」 这个组合,将极大提升我们对笔记的【 挖掘、分析和二次加工 】能力,比如:

  1. 传统的“关键词检索”带来的模糊检索能力非常弱,然而 AI 时代,你可以自由组织提问词,AI 也能根据你的 Prompt 组织合适的回答,而不是简单呈现笔记中的原句。
  2. 不知道问什么,不妨让 AI 自身对笔记库提问,或许能给予你一些灵感。
  3. 让 AI 分析、总结、归纳笔记库,帮你梳理知识脉络,甚至创造新内容。
  4. 做一个专用的“笔记库 + AI”组合,比如教师的备课笔记、题库,律师的知识库。
  5. 等等...

用什么样的 AI?做什么样的笔记?

那么问题来了,对于「 笔记库 + AI 」这个组合, 该用什么样的 AI?做什么样的笔记?

对于前者 ,不论是国外的 ChatGPT、Claude、gemini,还是国内的通义千问、文心一言、Kimi,对于「笔记库」这种文本的处理都很擅长。

对于后者 ,我更推荐用卡片笔记,因为卡片笔记的 结构化数据和细小粒度 ,能让 AI 更好地读懂你的笔记, 你也能利用卡片本身多参数的特性,写出更高效、更能满足你需求的 Prompt ,增大笔记的分析/挖掘空间。

卡片笔记 AI 分析

为此,在设计卡片笔记 AI 分析功能时,我延续了 Zotero One 卡片笔记思想。

一个注释,便是一张卡片,所有注释便构成了卡片笔记数据库。


AI 分析时, 插件会保留每个卡片的属性参数,并以 JSON 的形式将一篇(或多篇)文献的注释喂给 AI ,比如以下 JSON 表示的是来自两篇文献的注释(为方便举例,我随便标注了几条):

{
  "ref-1": {
    "title""Cheeke et al. 1999 - Acoustic wave gas sensors.pdf",
    "annotations": [
      {
        "annotationType""highlight",
        "annotationColor""#ffd400: 黄色",
        "annotationText""One reason is that such sensors are small, inexpensive, sensitive and they respond to virtually all gases.",
        "annotationComment""声表面波气体传感器",
        "annotationTags""#SAW gas sensor/优势"
      },
      {
        "annotationType""highlight",
        "annotationColor""#e56eee: 洋红色",
        "annotationText""Types of acoustic wave sensors",
        "annotationComment""声表面波传感器的主要类型",
        "annotationTags""#SAW Sensor/主要类型"
      }
    ]
  },
  "ref-2": {
    "title""Jakubik et al. 2011 - Surface acoustic wave-based gas sensors.pdf",
    "annotations": [
      {
        "annotationType""highlight",
        "annotationColor""#ffd400: 黄色",
        "annotationText""A surface acoustic wave (SAW) is an acoustic wave traveling along the surface of a material exhibiting elasticity, with an amplitude that typically decays exponentially with depth into the substrate.",
        "annotationComment""声表面波的定义",
        "annotationTags""#SAW/定义"
      },
      {
        "annotationType""highlight",
        "annotationColor""#ffd400: 黄色",
        "annotationText""Rayleigh waves have a longitudinal and vertical shear component that can couple with any media in contact with the surface —Fig. 1.",
        "annotationComment""瑞利波",
        "annotationTags""#SAW/Rayleigh wave"
      }
    ]
  }
}

从中我们可以看出:

🎈
  • 每篇文献都有一个编号,格式为 ref-xxx ,以及相应的标题参数 title 。如此一来,AI 分析笔记时可以轻松溯源。
  • 参数 annotationType annotationColor annotationText annotationComment annotationTags 代表了注释的类型、颜色、文本、评论、标签。这些参数给 AI 分析提供了很大空间,比如你可以让 AI 单独分析某个参数。

下面具体看下在 Zotero 中的应用。

Zotero One 之卡片笔记 AI 分析

在 Zotero One 的【GPT 侧边栏】中,提供了一个注释导入按钮:

  1. 左击:导入当前文献的注释(即卡片)。
  2. 右击:导入多篇文献的注释(即卡片)。

导入注释 JSON 后,写一个合适的 Prompt,比如下面这个:

下面是我所做的文献批注(即下面的 JSON,其中 ref- 属性是文献编号)。其中 annotationType 代表批注类型,annotationColor 代表批注颜色,annotationText 代表批注原文,annotationComment 代表批注评论(即我对批注做的笔记),annotationTags 代表标签。下面我需要你根据批注回答问题。批注内容如下

在该 Prompt 中, 重点介绍了卡片笔记参数的含义,这样能让 AI 更好地读懂你的笔记,更好地理解你后续要问的问题。

单篇文献的卡片笔记 AI 分析

之前我备课时,我在电子教材上做了很多备课笔记,我就对该教材的所有笔记用了上述 Prompt。

单篇文献的卡片笔记 AI 分析

可以看到,在我继续提问前,AI 就已经将我喂的笔记进行了分析,并列出了一些有价值的问题,甚至还给了答案。

这只是单篇文献的卡片笔记分析,下面重点看下多篇文献的。

多篇文献的卡片笔记 AI 分析

对于多篇文献的卡片笔记分析, 首先要解决的一个问题是 :如何让用户更方便优雅地 同时从不同文件夹选择多篇文献

我们设计了如下的操作窗口:

多篇文献的卡片笔记分析:操作窗口的 UI 设计
  1. 可以随意从不同文件夹选择需要的文献,然后一次性分析。甚至可以导入全库的笔记,选择我的文库,CMD/Ctrl + A 即可。
  2. 选择文献时,插件会自动帮你判断哪些文献有注释,从而过滤到还未做笔记的文献。
  3. 【定位当前位置】按钮,可以一键定位当前文献所在文件夹,这将极大方便挑选要分析的文献。
  4. 【恢复历史记录】按钮,可以帮你一键调取上次分析的那些文献。

有了这么便利的操作 UI 作为基础 ,你只需要把心思聚焦在: 阅读更多高质量文献,记录更多有价值的笔记,以及写出满足你需求的 AI 提示词。

具体例子: 比如你正在调研一个领域,大量阅读文献后,你可以用 AI 一次性分析这些文献(可以放在一个文件夹)笔记 ,并回答你的问题:比如 SAW 高温传感器的应用。

比如我一次性导入了做了批注的 18 篇文献

导入多篇文献的笔记
下面是我所做的文献批注(即下面的 JSON,其中 ref- 属性是文献编号)。其中 annotationType 代表批注类型,annotationColor 代表批注颜色,annotationText 代表批注原文,annotationComment 代表批注评论(即我对批注做的笔记),annotationTags 代表标签。你的任务是根据批注回答问题:声表面波传感器的高温应用。批注内容如下






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