時間をさかのぼって検索

問題

取締役会が尋ねます：「なぜ第1四半期にFlutterではなくReact Nativeを選んだのですか？」

あなたはその決定を覚えています。 しかし、その後の出来事（ピボット、パフォーマンスの問題、書き直し）を通したレンズでしか覚えていません。

あなたは答える必要があります：そのとき、何を知っていたのか？

「ノートで『React Native』を検索することはできます。 しかし、『3月にReact Nativeについて何を信じていたか』を検索することはできません。」

解決策

Nowledge Memは双時間検索を使用します：2つの時間軸により、探しているものを正確に見つけることができます。

イベント時間：その出来事は実際にいつ起こったのか？ 記録時間：いつそれを記録したのか？

どちらでも検索できます。 両方でも検索できます。 自分の歴史を旅しましょう。

仕組み

自然言語クエリ

自然に検索するだけです。 Nowledge Memは時間的な意図を理解します：

「2024年第1四半期にReact Nativeについて何を決めたか？」

システムは：

1. 時間的な意図を検出します：「2024年第1四半期」
2. イベントがその期間に発生したメモリを検索します
3. 元のコンテキストとともに結果を返します

特別な構文は必要ありません。

明示的な時間フィルター

正確な制御には、高度な検索を使用します：

パワークエリの例：

イベント時間：2024年3月 記録時間：任意

返されるもの：「2024年3月のイベントに関するすべてのメモリ。 記録した時期に関係なく。」

柔軟な日付精度

Nowledge Memは柔軟な日付を処理します：

• 年：「2024」-> 2024年のすべてに一致
• 月：「2024-03」-> 2024年3月に一致
• 日：「2024-03-15」-> その特定の日に一致

システムは元の精度を保持し、それに応じて表示します。

知識の進化

双時間検索は、知識の進化によってさらに強力になります。 バックグラウンドインテリジェンスは、あるトピックに関するあなたの考えが変わったときを自動的に検出します：

火曜日：あなたは「新しいサービスにPostgreSQLを使用する」を保存します。 木曜日：あなたは移行先としてCockroachDBに言及します。 金曜日：バックグラウンドインテリジェンスがそれらをEVOLVES関係でリンクし、緊張をフラグします。

これで「データベースの決定」を検索すると、孤立したメモリだけでなく、進化の連鎖が得られます：元の決定、更新、そしてそれらの間の関係。 あなたの考えがどのように、そしていつ変わったかを正確に見ることができます。

進化のタイプ：

• 置き換え：新しい情報が古い情報を不要にする
• 豊かにする：新しい情報が古い情報に詳細を追加する
• 確認：異なるソースから同じ結論
• 異議：矛盾する情報がレビューのためにフラグされる

実際の例

取締役会の振り返り

クエリ：「2024年第1四半期のアーキテクチャ決定」

結果：第1四半期のコンテキストを含む元の決定メモ、およびその後に決定がどのように変わったかを示す進化の連鎖

コンプライアンス監査

クエリ：「インシデント前のセキュリティポリシー」

結果：侵害前に存在していたポリシー、およびそれらがいつ文書化されたかを証明する記録タイムスタンプ

プロジェクトのポストモーテム

クエリ：「キックオフからのproject-xの前提」

結果：間違っていたことが判明した元の前提、およびそれらが間違っていたことを証明した後の洞察へのリンク

知識グラフ + 時間

グラフビューには、日付範囲でノードとエッジをフィルタリングするタイムラインスライダーがあります。

範囲を「2024年3月」に設定すると、以下が表示されます：

• そのときに存在していたエンティティのみ
• そのときに知られていた接続のみ
• その瞬間のあなたの知識の状態

スライダーを前にドラッグして、あなたの理解が進化するのを見てください。 アニメーションを再生して、知識が時間とともに蓄積されるのを見てください。

メモリの減衰の仕組み

すべてのメモリが同じように老化するわけではありません。 あなたの脳のように、Nowledge Memは：

• 最近のメモリを優先します（デフォルトで30日の半減期）
• 頻繁にアクセスされるメモリをブーストします（対数スケーリング）
• あなたが設定した重要度スコアを尊重します（重要度の下限が完全な減衰を防ぎます）
• あなたの行動から学習します（クリック、滞在時間）

これは、カジュアルな検索が新鮮で関連性の高い結果を表面化することを意味しますが、時間検索は減衰をバイパスして、あなたが求めたものを正確に見つけます。

スコアリング、減衰、時間マッチングがどのように機能するかの完全な技術的詳細については、Search & Relevanceを参照してください。

2つの時間

違いを理解することが鍵です：

ほとんどの検索はイベント時間を使用します。 なぜなら、物事がいつ起こったかについて尋ねているからです。

記録時間は以下に役立ちます：

• 最近のキャプチャを見つける
• 何を文書化してきたかをレビューする
• 知識がいつ記録されたかを監査する

なぜこれが重要か

従来の検索はコンテンツを見つけます。 時間検索はコンテキストを見つけます。 知識の進化は物語を見つけます。

「私たちは悪い決定をしたのではありません。 知っていたことで最善の決定をしました。 ここにその証拠があります。 そして、私たちの考えがいつ、なぜ変わったかが正確にここにあります。」

あなたのメモリはタイムスタンプされ、バージョン管理され、歴史的に正確です。

次のステップ

• Own Your Knowledge -> コンテキストを失うことなく任意のツールを使用する
• See Your Expertise -> あなたの知識を可視化する
• Background Intelligence -> 知識グラフの機能