EP09-超越Notion:用GPT技术颠覆个人知识库的构建与管理

友情提示：本期内容比较硬核，超长，主要目的也是为了自己整理对于GPT的理解，希望对大家也有帮助。

Hello，大家好，欢迎收听我们的播客！很高兴地告诉大家，这已经是近一周内我更新的第三期播客了！之所以能如此高效地制作播客，当然要归功于GPT模型。它在很大程度上简化了我们制作播客内容、进行知识储备、消化和整理的过程。今天，我们要谈论的内容主要是关于个人知识库整理的一些想法，这些想法源于我和ChatGPT在对话过程中的探讨。正好，身边的一些朋友也在问我关于GPT使用的技术细节，特别是如何然GPT能够基于给定的上下来进行问题的理解，例如我们需要GPT针对于一个特定的pdf文档来进行理解让后尝试回到我提出来的问题等等。于是，我就和ChatGPT进行了一番深入的沟通，一起来看看它是如何帮助我们解答这些问题的。所以，大家不要惊讶，接下来我们要谈论的内容都是在我的引导下，由GPT完整生成的。当然，这段开场白也是如此。

在这个瞬息万变的社会中，知识的积累和管理越来越受到重视。为了随时随地找到和学习相关信息，拥有个人知识库变得至关重要。传统上，我们通过整理书籍、笔记和文件来搭建知识库，但这需要我们投入大量时间和精力进行分类、归档和查找。而现在，随着技术的进步，我们有了更高效的方法来解决这个问题。

近年来，Notion这样的数字化笔记应用受到了很多人的喜爱。它提供了一个统一的平台，让我们可以轻松地创建、组织和共享各种类型的内容。通过使用Notion，我们可以构建一个简单而易于维护的知识库。然而，Notion的功能主要还是集中在对文本内容的组织和管理，对于知识的自动提取和推荐方面并没有过多涉及。

而GPT（生成预训练变压器）等自然语言处理（NLP）技术为我们提供了一种更加智能化的方式来构建、维护和扩展知识库。借助这些技术，我们可以迅速将文本资料转换成数字化格式，方便进行检索、分类和分析。更重要的是，GPT等NLP技术可以帮助我们自动提取文本中的知识点，并根据我们的需求智能地推荐新的知识内容。

因此，与Notion等传统数字化笔记应用相比，使用GPT等NLP技术构建知识库具有更强的智能性和灵活性。这种方法为我们的知识积累和管理带来了前所未有的便利，让我们能够更好地利用知识，丰富我们的生活。

所以下面我们就来一期了解下，如果我们想要使用GPT的技术来实现个人知识库的话，我们需要做些什么呢？不过在了解具体的实现方法之前，我们先来了解一下GPT的基本原理。这里就涉及到了两个非常关键的技术名词，Transformer和Embedding。这两个名词在GPT的技术实现中起到了非常重要的作用，所以我们先来了解一下这两个名词的含义。

我们都知道，计算机只能处理数字，而不能直接处理文字。因此，我们需要将文字转换成计算机可以处理的数字格式，这就是文本嵌入（embedding）的作用。文本嵌入是一种将文本表示成数值格式的技术。简单来说，文本嵌入就是将一段文字或词汇转换成计算机可以处理的数字形式。这样做的目的是让计算机更容易地理解和处理这些文本数据。举个例子，如果我们有一个句子：“我喜欢吃苹果。”，我们可以使用文本嵌入技术将这个句子转换成一串数字，以便计算机能够处理这个句子。

数值向量是一个包含一组数字的列表，通常用来表示某个对象的特征。在文本嵌入的上下文中，数值向量通常用来表示一个词或短语的特征。比如说，我们可以将“苹果”这个词表示为一个数值向量：[0.5, 0.8, -0.3]，这个向量可能表示了这个词在某个特定空间中的位置。这样一来，我们就可以通过比较不同词的数值向量来衡量它们之间的相似度。这种方法使得我们可以在计算机中更有效地处理和分析文本数据。

用更为通俗的语言来解释就是，当然也许不是那么的严谨，在文本向量化（embedding）的过程中，我们将句子中的 词语转换成数值向量（空间坐标），这些向量通常位于高维空间中。这样一来，相似的词语或句子在空间中的距离会更近，而不相似的词语或句子距离会远一些。

换句话说，向量化后的文本可以通过计算向量之间的距离（如余弦相似度）来衡量其相似度或相关性。距离较近的文本在语义上更相似，因此我们可以认为它们具有较高的相关性。这种表示方法使得我们能够更有效地进行文本比较、分类和聚类等任务。所以你理解了第一个重要的概念embedding（文本嵌入）。

所以我们可以将文本嵌入（embedding）理解为将文本转换成计算机可以处理的数字格式的过程。而Transformer则是一种用于文本嵌入的算法。它是一种基于注意力机制（Attention Mechanism）的神经网络架构，可以将文本转换成数值向量。Transformer的结构我也找了一张图(the-annotated-transformer_14_0.png (380×560) (harvard.edu))，放到了文稿中，大家可以在文稿中查看。不过相信这样，到底什么是Transformer，大家应该还是不太容易理解的，所以我也尝试用更为通俗的语言来解释一下Transformer。

Transformer 模型通过注意力机制实现对与当前任务相关的重要部分的信息的关注。注意力机制的关键思想是为文本中的每个词分配一个权重，这个权重表示当前词对于整个句子或文本的重要性。在处理文本时，模型会根据这些权重来关注那些重要的词汇，而忽略掉不太重要的信息。

为了实现这一点，Transformer 模型采用了一种称为自注意力（self-attention）的技术。自注意力机制允许模型计算每个词与其他所有词之间的关系，从而确定哪些词对于理解整个文本最为关键。具体来说，自注意力机制会为每个词生成一个查询（query）、键（key）和值（value）的向量表示。接下来，模型会计算每个词的查询向量与其他所有词的键向量之间的相似度。这个相似度值就是注意力权重。

这些权重然后与对应的值向量相乘，最后将结果相加，得到一个新的表示当前词的向量。这个新向量捕捉到了与当前词最为相关的信息，从而使模型能够关注与当前任务相关的重要部分。

通过自注意力机制，Transformer 模型可以在处理文本时灵活地关注到重要的信息，从而提高对文本的理解和表示能力。

这样说你是不是还是不太理解Transformer，有点似懂非懂的意思。没关系，我再举个例子，你看看下面这个例子，你是不是就能理解Transformer了。

想象你正在参加一个聚会，你的目标是了解关于某个特定话题（比如电影）的讨论。在房间里，有很多人在同时谈话，每个人都在说一些不同的话题。这时，你需要一种方法来判断每个人的谈话内容是否与你关心的话题相关，以及它们之间的关联程度。

为了实现这个目标，你可以尝试以下策略：

你首先会倾听每个人的谈话，找出提到了电影的那些讨论。

对于那些提到了电影的讨论，你会进一步关注这些谈话内容中的细节，了解它们与电影话题的关联程度以及其他人对这个话题的看法。

基于这些信息，你会给每个讨论分配一个权重，表示它们与你关心的话题的相关程度。

最后，你会聚焦于那些权重较高的讨论，因为它们与你关心的话题更为相关。

Transformer 模型通过自注意力机制实现了类似的过程。在处理文本时，模型首先计算每个词与其他所有词之间的关系，然后为每个词分配一个权重。这些权重表示每个词与当前任务的关联程度。通过关注这些权重较高的词，模型可以集中处理与当前任务相关的重要信息。

在这个过程中，自注意力机制可以让模型更加高效地处理文本，因为它能够同时关注多个词汇，而不需要逐个处理。这就像你可以快速地关注到聚会中与电影相关的讨论，而不必逐个倾听每个人的谈话。

总之，Transformer 模型通过自注意力机制实现了对与当前任务相关的重要信息的关注。这种机制可以让模型同时关注多个词汇，并根据它们之间的关系来判断哪些词更加重要。这样，模型就可以更好地理解文本内容，从而提高其处理能力。

好了，到这里，这集播客中最重要的技术解释就完成了，理解了这两个关键的技术，你就可以更好地理解GPT模型了。你也可以很自豪的告诉别人，你对于GPT的理解已经超过了大多数的人了。当然更为重要的是基于这两个概念的理解，你就很容易在未来的工作乃至生活中更好的思考GPT如何更好的服务于你了。

OK，那让我们来看看如何思考使用GPT来解决你的问题吧。例如今天我们要讨论的个人知识库的构建。在本集播客的开始。我们已经提到了，对于个人知识库的构建，其实目前已经有一些比较成熟的应用了，例如Notion。它提供了一个统一的平台，让我们可以轻松地创建、组织和共享各种类型的内容。通过使用Notion，我们可以构建一个