用自己的资料做研究
研究的大部分工作，是判断一份资料到底说了什么。KnowNote 正是围绕这一点构建的：一个问题一本笔记本，回答带着它背后的片段，笔记能跨过这次会话留下来。
这项工作的形状
不是功能清单 —— 而是这个工具围绕的那套循环。
- 收集
- 论文、手册、保存的网页笔记本是上下文的单位。你把同一个问题所需的材料放在一处，检索永远不会越出它。
- 提问
- 用你自己的话检索是多语言的，所以用一种语言写的问题可以找出另一种语言的片段。当文献不是你的工作语言时，这一点很关键。
- 核对
- 旁边的片段每个回答都带着它依据的片段，以及片段被切分时的偏移。提问的意义是核对回答背后的文本，而不是凭信。
- 留存
- 结构化笔记你的结论写进资料旁边的笔记里，在同一个应用中，所以下一次会话从你的思考出发，而不是重新从文档开始。
- 回看
- 思维导图、笔记本一本笔记本可以变成思维导图，一眼看到它的结构，阅读中的缺口通常就是这样显现出来的。
为什么资料留在你的机器上
文献综述常常涉及你无法上传的材料：一份受 NDA 约束的规格、一份客户合同、患者记录、尚未公开的论文。一个为了读你自己的文档而要求云端账号的工具，恰恰在文档最重要的时候不可用。KnowNote 完全没有上传这一步 —— 嵌入模型在应用内运行，唯一的对外请求是写出回答的那一次，发送到你选择的端点。
它不会替你做的事
检索是你带来材料的一面透镜，它不是文献综述。
- 它不搜索网络
- 只限你的资料没有浏览，也没有背后的搜索索引。如果某个事实不在你导入的文档里，KnowNote 对它无话可说。
- 它不按权威度排序
- 按相似度检索返回的是与你的问题最接近的片段，而不是最可信的。你导入的一份弱资料，和一份强资料同样容易被检索到。
- 它不读表格和图片
- 文本抽取导入抽取的是文本。一份含义藏在图表、扫描图像或复杂表格里的 PDF，会在进来的路上丢掉那部分含义。