开箱即用的 AI 第二大脑，好使吗？

主要观点总结

文章主要介绍了作者在知识处理与输出方面的懒人需求，尝试了各种笔记工具后，对生成式AI带来的变革充满期待。文章还介绍了RAG技术的工作原理及其在笔记整理中的应用，同时对不同笔记软件和RAG方案的优缺点进行了评估。

关键观点总结

关键观点1: 作者的需求

作者希望知识的处理与输出能变得更加容易，尝试了各种笔记工具后，仍觉得不够友好，期待能无压记录、精准回顾、流畅输出。

关键观点2: RAG技术的工作原理

RAG会把大量文档切成小块，像便利贴一样，快速搜索相关信息并拼凑成完整背景资料，交给AI给出更准确的回答。主要目的是解决AI模型记忆力有限的问题。

关键观点3: 不同笔记软件和RAG方案的优缺点

云端笔记软件提供的RAG方案可避免手动上传和自动更新问题，但将笔记全部放在云端并非最佳选择。本地笔记存储的Obsidian Copilot原本最受推荐，但对小白用户不够友好。文章最后介绍了一个真正笔记本地存储、开箱即用的RAG方案。

文章预览

（注：本文为小报童精选文章。已订阅小报童或加入知识星球「玉树芝兰」用户 请勿重复付费 ） 需求 作为一个懒人，我一直希望知识的处理与输出能 变得更加容易一些 。这些年，我尝试了各种笔记工具，包括 Evernote, Notion, Obsidian, Logseq, Roam Research, Heptabase 等，就是希望能够 无压记录，精准回顾，流畅输出 。 在生成式 AI 真的带来这场变革之前，这些工具对于懒人还都是不够友好 —— 你得自己尝试对采集来的信息进行加工。就算不分类，也得打个标签，或者，怎么着也得手动建个双向链接吧？ 其实我希望的，是随时去记录，而不必操心加工整理的事儿。当我真正想要调用之前的知识储备时，只需要一个自然语言简单查询，AI 就能遍历我的笔记库，自己根据语义找寻相关记录，然后总结输出，给我一个满意的答案。 这个事儿看起来容易，实践起 ………………………………