AI 的引入无疑可以在一定程度上解决这个问题。但是,在实际使用中,我们发现由于向量数据库的特性,很多时候用自然语言检索数据库时,并不能找到所有的笔记,只能找到在它理解之中最相关的一条或几条笔记,这也是 AI 目前固有的缺陷之一。当我们试图检索内容的时候,希望的肯定是所有相关的内容都能被找到,而不是只能找到相对最相关的内容,而这是当前阶段 AI 很难做到的。
在这种情况下,标签就显得尤为重要了。它能保证任何打上这个标签的内容都能被找到,这是一种相对于 MECE 的一种存储方式。我不知道随着 AI 功能的发展之后这个问题是否能得到解决,但至少在短期内,标签仍然有它存在的意义和价值。
除此之外,上文提到的“提供上下文”的能力在很多时候还是 AI 所不能替代的。但是可以很欣喜地看到,像是 Lazy、Rewind 之类的软件在努力给出他们的解法。但是短期内,标签在这方面还是能发挥作用。
总的来说,虽然 AI 在不断发展和改进,但在笔记世界中,标签仍然占有一席之地。作为一种可靠而高效的信息分类和检索工具,可以在一定程度上补充了 AI 的局限性。看来,标签还会在我们的笔记中继续存在,但我也希望能够自由地记笔记而不需要思考标签的那一天。