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为另一个时代构建的文档平台

Confluence 和 Notion 是为前人工智能模式的文档而构建的。它们可以发展,但成熟的平台会带来结构上的负担。较新的系统可以从一开始就针对人工智能进行设计。

为另一个时代构建的文档平台

Confluence 和 Notion 并不是糟糕的产品。这一点需要在一开始就说清楚。

它们成功的原因是充分的。Confluence 成为许多公司默认的内部文档之家,因为它为团队提供了一个集中的地方来编写、组织和分享知识。Notion 以其灵活性、更简洁的编写体验和更现代的产品外观赢得了人们的青睐。

这两个平台都解决了它们所处时代的实际问题。

现在的问题是,周围世界的变化速度已经超过了它们的基础。

我们不再是一个只需要编写、存储和搜索文档的世界。我们所处的世界越来越需要文档:

  • 机器可读
  • 具有保鲜意识
  • 可安全进行人工智能检索
  • 结构化程度足以实现自动化
  • 跨语言和受众的动态性
  • 持续可信,而不仅仅是可用

这是一个不同的标准。

它们是为人工智能之前的知识模型而构建的

传统文档平台的设计基于一个简单的假设:如果页面存在并且可以搜索,问题就基本解决了。

当主要用户是人类打开维基、浏览页面并进行判断时,这种假设已经足够好了。在这种模式下,平台的工作就是让编写和导航变得更容易。

人工智能改变了工作描述。

现在,平台不仅仅是为人们存储知识。它正在为自动检索、排序、总结和回答问题的系统提供源材料。

这就提出了旧架构没有优先考虑的新要求:

  • 哪些内容现在值得信赖?
  • 哪些网页已经过时但仍可搜索?
  • 哪些部分最近发生了变化?
  • 哪些语言版本是最新的?
  • 哪些内容是草稿、存档、特定区域或低可信度?
  • 哪些文件应完全排除在人工智能答案之外?

没有围绕这些问题建立的平台必须对其进行改造。这总是比从一开始就为这些问题进行设计要困难得多。

传统优势变成传统拖累

成熟产品有其优势:分销、生态系统、品牌、客户熟悉度、集成以及知道如何发货的团队。但这些优势也会减缓结构性变革。

为什么?因为成熟的平台有承诺。

它们有

  • 多年积累的产品决策
  • 拥有现有工作流程的庞大安装基础
  • 对向后兼容性的期望
  • 依赖于旧有行为的插件和扩展
  • 数据模型针对昨天的用例进行了优化

当像 Confluence 或 Notion 这样的平台想要添加真正的新功能时,往往需要将该功能与现有系统相匹配,而不是通过现有系统来实现。

这就是现有系统所面临的挑战:你不仅在构建未来,还在拖着过去的后腿。

增加人工智能功能并不等于成为人工智能原生系统

很多成熟的平台现在都在人工智能的基础上进行分层。摘要。写作辅助。搜索改进。问答界面。这些都是有用的功能。其中有些很不错。

但它们之间存在着明显的区别:

  • 为文档产品添加人工智能功能
  • 建立一个文档产品,其核心架构从一开始就假定人工智能的使用

第一种方法通常会导致辅助功能的边缘化。第二种方法则会改变基础。

人工智能原生知识平台从一开始就提出了不同的设计问题:

  • 应该如何构建文档,以便系统能够安全地对其进行推理?
  • 如何表示信任?
  • 哪些元数据必须是一流的,而不是可有可无的?
  • 陈旧内容如何降低可见度?
  • 当基础来源薄弱时,应如何限制答案?

这些都是架构问题,而不是功能问题。

新鲜平台具有暂时的优势

这就是新平台的优势所在,至少在一段时间内是这样。

新平台可以自由地根据当今的限制条件而不是昨天的习惯进行设计。它不必保留十年来关于文档是什么或维基应如何运行的假设。它可以尽早做出不同的选择:

  • 将新鲜度作为头等概念
  • 让人类和机器都能看到源信任
  • 存储更丰富的内容状态元数据
  • 在核心模型中建立多语言工作流程,而不是将其附加在核心模型上
  • 决定搜索和人工智能检索应根据信任度而不仅仅是相关性进行排序

自由很重要。

在技术领域,现存者往往在稳定时期最为强大。新进入者往往在模式本身发生转变时最为强大。

人工智能时代就是这种转变之一。

为什么这对 Confluence 尤为困难?

Confluence 功能强大,但它的世界观比较陈旧。它是围绕团队空间、页面、分层导航和插件丰富的企业模型构建的。这些选择是合理的。对于许多组织而言,这些选择仍然合理。

但这也意味着该产品具有很大的复杂性。企业平台很少能干净利落地重塑自己。它们必须与自己的历史协商。

这使得现代化进程变得缓慢。并非不可能。只是慢一些。

当人工智能时代的要求需要更简洁的元数据、更明确的信任建模或更有主见的内容管理时,通过多年扩展而建立的最大灵活性系统就很难协调一致地前进。

为什么这对 Notion 来说尤为棘手

Notion 面临着不同的问题。它给人的感觉更新、更轻、更灵活。但灵活性也可能对它不利。

Notion 的优势在于,几乎任何东西都可以成为页面、数据库、笔记、轻量级文档或协作空间。这种灵活性非常适合团队使用。但当你需要对内容的含义、内容所处的状态以及人工智能系统是否应将其作为可信来源提供强有力的保证时,这种灵活性就显得不那么重要了。

平台的形式越自由,以后就越难强加可靠的语义。

人工智能系统的发展离不开结构、明确的元数据和信任信号。灵活的通用工作区通常需要大量的解释工作,其内容才能安全使用。

这并不意味着它们注定要失败

如果说Confluence和Notion无法适应环境,那就太懒惰了。它们当然可以。

它们拥有精明的团队、大量的资源和强大的激励机制。它们将推出更多的人工智能功能。它们将改进检索、辅助撰写、摘要、管理和结构化工作流。随着时间的推移,它们可能会缩小很多差距。

但时机很重要。

当这样的转变发生时,谁愿意最快地重建假设,谁就能获得优势。较新的平台可以更连贯地行动,因为它们没有进行太多的改造。这给了他们一个窗口。

这可能不是一个永久的窗口。但它是真实存在的。

文件平台的下一阶段

下一代文档工具的评判标准将不再是如何让人们书写页面,而是如何将知识管理成一个可信的系统。

这意味着获胜者可能会做好以下五件事:

1.明确建立信任模型。 2.他们会区分最新知识和过时知识。 3.它们将把人工智能检索作为核心产品表面处理,而不是附加产品。 4.它们将支持多语种和特定受众的知识,而不会支离破碎。 5.5. 它们将使团队能够更有力地控制在什么条件下向谁、向什么人展示什么信息。

这与传统的维基不同。

新起点为何重要

在软件领域,有些时候,清一色的产品具有优势,不是因为现任者无能,而是因为历史代价高昂。

现在就是这样的时刻。

一个新的平台可以从一开始就决定,文档不仅仅是页面。它们是人类、代理、搜索系统和人工智能助手的活跃来源。这一假设将改变下游的一切。

Confluence 和 Notion 可以做到这一点。但这条路比较漫长,因为它们必须改造为另一个时代优化的系统。

这种转变需要时间。与此同时,较新的平台还有空间来定义现代知识基础设施应该是什么样的。

新平台的最大优势不是新颖性。而是在旧有假设不再起作用的时候,摆脱旧有假设的束缚。

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