信息的保鲜期-流动知识的检索
Jun 18, 2024 · 1688 words · 4 min · #Input #Ramble
AI摘要正在生成中……
信息摄入的重要性不再多聊，§信息输入 | Vandee’s Digital Garden 里整理了一些。今天想到了一个新概念：知识的保鲜期。
知识的保鲜期#
🙏少读点书，多刷刷抖音吧 – 虹线，这篇文章里提出了一个很有意思的观点：
其实在很早以前，我就已经有这种感觉了。因为，在一个快速流变的世界里，知识本身理应是速朽的。能够在一定程度上抵御时间雨的作品，要么非常宏观（比如哲学与物理），要么非常微观（比如积极心理学和烹饪），而夹在此二者之间的部分，都在以月为单位更新。
而恰恰，现代世界的主体就寄宿在中观层面——我们的吃喝玩乐、衣食住行、生老病死，我们所遇到的大部分人、事、物，左右我们情感的经历、境遇、情景，都源自中观世界。
而在一个动态的中观世界里遇到的事情，去书籍的静态世界里寻找解释，多少是有点缘木求鱼。
一个逆向的利用信息茧房来完善认知的思路。标题感觉多少有些故意而为之，思路可以借鉴。
现在的知识，特别是有关AI的知识，更新的很快，因为AI本身的迭代速度太快了。
借用作者的“中观层面”概念，现在暂且把知识、信息分为：固定知识（常青知识），流动知识。
固定知识对应我现有的PKM「base库」也就是Vandee’s Digital Garden，流动知识对应「流动知识库」。这些知识，随着时间的锤炼就会转化为技能、能力，最后体现为价值。
而流动的知识，就有「知识的保鲜期」。就拿prompt和RAG来说，可能这个月还挺好用的，下个月就不灵了。对于这部分信息，当然需要区别处理。
流动信息检索#
在面对这些本来就更新很快的知识、信息，获取的渠道就远比信息本身重要了。
这些流动的知识，以往就大量存在于互联网之上，以后更会存在于各大LLM的护城河当中，当然我也在构建自己的知识LLM助手。对于这部分知识，就应当保持它的新鲜。需要使用的时候，查询即可。不需要长期记忆。
就我目前看到的几个做成的AI新闻网页：Brief、News Minimalist 、指南 | Informed AI News，它们的初衷也和上面说的类似。
在未来一定更需要的能力：检索、整合、利用信息的能力。现在想做的一个事：把我的RSS订阅源按照领域分类，然后接入LLM，在需要检索特定领域的信息时，这就是我的另一个流动知识库。既然现在各大搜索阵营打的一塌糊涂，干脆就自己想办法吧。
未来整合信息的工具就是更易用的LLM，而优化LLM检索的工具就是prompt。刘海：Prompt 纵向研究的最新成果：伪代码提示词 - 飞书云文档，prompt不是一个专业性很强的技能，发展的也很快，也越来越易用，掌握起来难度并不高，prompt相关的必备知识和信息检索也是正相关的。
很庆幸在前几年误打误撞的学了一段时间Python，现在在prompt和LLM里也用得上。
我现在预想的这个「流动知识库」的构成也挺简单：RSS订阅源、信息源+LLM+prompt+输出md文档。最后只需要用ollama接入LLM提问就好了。这个东西之前一直断断续续的在弄，因为现在做出来的太不智能，就不分享出来献丑了🤣，不是分类不准，就是格式不对。
例如我想思考：艺术里关于美的观点，只需要在「流动知识库」里搜索，就可以知道我关注的领域内，最新的观点。
除了这些，一直想作这个检索还有一个原因就是：我讨厌被别人选择。
很早就在想，由于 AI 的接入，搜索引擎，SEO 会怎么发展，比较确定的是，以各个 AI 模型为基础的阵营还是会相互独立，划定城池，合纵连横，百度有百度的城，字节有自己的城，OpenAI 有自己的城，烽火连天。以往是以互联网内容为基础的搜索结果，现在中间加入了 AI 生成，过滤了一次原网页，有点套娃其实，当然由于互联网和人类知识的预料已经支撑不了 AI 的训练了，以后 AI 会根据自己生成的语料反复训练自己，这其实挺可怕的，以后我们搜索到的内容居然不是人类的了。
对我来说，最大的影响是信息的摄入以及新闻的相对真实性。OpenAI 早就开始布局新闻这部分了，还有教育等各个领域，野心确实很大，可以感觉的到，他们是一定会涉足有关人类信息的各个领域。掌控了话语权，掌控了开口说话的嘴，掌控了人类的认知途径与习惯，以及下一代的教育，就掌控了这个信息世界。