「在 Notion 中，AI 所做的不僅僅是簡單搜索關鍵詞，而是能夠真正理解工作空間內的信息結構與內在關聯。」

AI 筆記產品 Notion 在今年 5 月推出了 3 項 AI 新功能，其中一項 Al Meeting Notes 功能的主打特點即是將生成的會議筆記內容巧妙、無感知地融入到用戶現有的工作流程中。Notion 正在朝著一個 All-In-One AI 平臺的方向轉型。

Notion 近期更新了一篇博客文章《Speed，Structure，and Smarts: The Notion AI Way》，總結了他們的 AI 產品設計心得，關鍵是模塊化產品。Notion 中一切都是由每個「塊」組成，文本 - 任務、日期、數據庫......每個塊都是一個小容器。Notion 將其形容為搭樂高積木，每塊積木都知道誰坐在它的旁邊以及它是誰。

Notion 基于「塊」的架構，帶來了一個多數工具所不具備的優勢：深度結構化的上下文信息。每個塊之間都包含豐富的元數據和內在關聯，能夠有效地降低 NotionAI的幻覺。同時，能夠讓 AI 更好地理解用戶工作空間內的結構和邏輯關系。

Notion 將這種「塊」的架構，稱為一個智能 AI 的基礎。

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Notion 的初衷是幫助團隊整合各類工作信息，我們的 AI 也基于同樣的設計哲學，能夠適配多樣的思維方式。它不是一個事后添加的「一刀切」的附加功能層。而是深度融入到產品的核心架構中，順應用戶的工作習慣，而不是強迫用戶去改變習慣來迎合它。

01為不同任務匹配最佳模型

Notion 的 AI 架構是圍繞一個簡單但有力的理念構建：為不同的任務匹配最合適的模型。不同任務對模型的要求各不相同：有些需要深度推理，另一些則需要速度和效率。

我們會按照任務的類型，同時綜合考量質量、延遲和成本，將其分派給最合適的模型處理。以下是幾個應用場景：

• 編寫產品規格書，要求流暢性和結構性，因此我們會調用擅長長文生成、能保持語氣連貫的高級推理模型。

• 回答關于過去決策的問題，需要瀏覽工作區的歷史記錄并引用來源。在這種情況下，擁有長上下文窗口和強大推理能力的模型表現最佳。

• 在項目跟蹤器中的自動填充字段功能，會產生巨大的調用量，但對于推理的復雜度要求不高。因此，我們采用了經過專門微調、更具成本效益的模型，這不僅將延遲減半，還提升了輸出質量，實現了二者的難得兼顧。

「我們的AI所做的，遠不止搜索關鍵詞。它能真正理解你工作空間內的信息結構與內在關聯。」

02快速迭代、快速開發

我們的模塊化技術架構，在一個獨特的「LLM裁判系統」的驅動下，能夠實現快速的產品迭代和持續的性能評估。該系統由我們的 AI 數據專家團隊負責運維，這是一個復合型崗位，要求專家同時具備 QA 、提示詞工程和產品思維等多方面的能力。

這些專家會為每個功能設計定制的評估標準，精確地訓練「裁判模型」，使其學會在不同場景下判斷優劣。他們還會深入研究真實用戶行為，從人們使用 Notion 的實際方式中尋找規律，用以優化提示詞，而不僅僅依賴基準測試。

當 OpenAI、Anthropic、Google 或開源社區發布新模型時，我們可以在公司內部迅速進行評估和部署。此外，評估是一個持續的過程，而非一次性的準入門檻。這讓我們能及早發現性能退化、驗證功能改進，并確保在技術架構的不斷演進中，保持高質量。

這種體系讓我們兼具了速度和深度，讓我們能夠充滿信心地將質量標準擴展到數十個模型和數百個提示詞上。

03善用「模塊化」架構

Notion 基于「塊」的架構，具備一個多數工具所不具備的優勢：深度結構化的上下文信息。每一個段落、任務或數據庫條目都是一個塊，每個塊都包含著豐富的元數據和內在關聯。這種結構化不僅僅是為了整理信息，它更是一個智能 AI 的基礎。

在傳統文檔中，「4 月 30 日」可能只是一串孤立的文本。在 Notion 里，它是一個與具體任務相關聯的截止日期屬性。所以，當你問「哪些任務逾期了并分配給了市場部？」時，我們的 AI 不僅僅是搜索關鍵詞，而是能理解你工作空間內的結構和邏輯關系。

這不僅僅是能提供更好的答案，更重要的是，催生了全新的工作流。AI 可以構建完整的項目跟蹤器，可以跨團隊匯總項目進展，還可以使用真實數據對你的發展路線圖進行推理。換句話說，它是在一個由你的工作內容構成的結構化知識圖譜上進行運算。

這個結構化的基礎，讓這些成為可能：更智能的模型分配、更迅速的評估，以及與產品真正集成而不是單純疊加關系的 AI 。當你的產品是模塊化的，你的 AI 就不必猜測，而是能夠推理、適應，讓你能夠更快的行動。

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