Живые обсуждения
Поиск и тегирование документов в личных базах знаний: альтернативы ИИ
Участники сообщества обсуждали методы эффективного поиска и тегирования файлов и документов, как локальных, так и облачных, с целью повышения точности и обхода ограничений традиционных систем и потенциальных "галлюцинаций" ИИ.
- поднял вопрос о необходимости системы для тегирования файлов по категориям (например, "работа", "документ", "отчет 2026") и поиска по естественному языку, при этом стремясь избежать использования ИИ из-за "галлюцинаций". Он отметил, что ранее использовал теги в именах файлов, но столкнулся с ограничениями по символам и неточностью поиска вне заданного имени. (источник, источник)
- (в ответ на ) уточнил контекст поиска и отметил, что проект Google Desktop Search был закрыт в 2010 году. (источник)
- (в ответ на ) предложил использовать встроенные возможности macOS для тегирования файлов и поиска через Finder или Omni-search. (источник) Позже (в ответ на ) спросил, что мешает добавлять теги напрямую в имена файлов (например,
-work-doc-2026) и использовать обычный поиск. (источник) - (в ответ на ) объяснил, что ранее так делал, но сталкивался с лимитами по символам и невозможностью найти файл, если информация о нем выходила за рамки имени. (источник)
- (в ответ на ) рекомендовал специализированное ПО для тегирования и поиска файлов: TagSpaces Lite, TagStudio, FileTagger, Tagger. (источник)
- (в ответ на ) выразил готовность протестировать предложенные программы. (источник)
- предложил вести отдельную таблицу (Excel или MD-файл) с тегами и названиями файлов, которую мог бы заполнять ИИ. (источник)
- (в ответ на ) уточнил, какую именно таблицу имеется в виду и как потом задавать поисковый запрос. (источник, источник)
- (в ответ на ) пояснил, что это таблица с тегами и названиями файлов, которую ИИ умеет читать. (источник, источник) также отметил, что через ИИ, конечно, можно искать натуральным языком, но он хотел обойти его в пользу точности. (источник)
Участники: , , ,
Финальная аналитика
Основной темой дня стало глубокое обсуждение практических аспектов управления знаниями, сфокусированное на поиске и тегировании информации в личных системах. Дискуссия выявила актуальную потребность в инструментах, позволяющих гибко классифицировать и находить документы, минуя ограничения традиционных файловых систем и не прибегая к потенциально неточным ИИ-решениям. Участники активно обменивались опытом и предлагали различные подходы, от использования встроенных функций ОС и специализированного ПО до создания вспомогательных структур данных.
Эмоциональный тон дискуссии был конструктивным и прагматичным, отражая общую заинтересованность сообщества в оптимизации личных систем знаний. Отсутствие прямых новостных потоков из каналов позволило сосредоточиться на практическом решении конкретной пользовательской задачи. Непокрытым остался вопрос реального тестирования предложенных программных решений и их применимости к масштабам личных баз знаний, а также окончательного баланса между гибкостью естественного языка и точностью структурированного поиска. Потенциальные последствия обсуждения включают повышение осведомленности о существующих инструментах и методиках, а также возможное вдохновение для разработки новых подходов к организации и поиску информации.
Источники
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180885
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180886
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180887
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180888
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180889
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180890
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180891
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180892
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180893
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180894
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180897
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180898
- https://t.me/Zettelkasten_ru/180899