穿越时间搜索

问题所在

董事会问："为什么你在第一季度选择了 React Native 而不是 Flutter？"

你记得那个决定。但你记得的是通过之后发生的一切的镜头：转型、性能问题、重写。

你需要回答：你当时知道什么？

"我可以搜索我的笔记中的'React Native'。但我不能搜索'我在三月份对 React Native 的看法'。"

解决方案

Nowledge Mem 使用双时态搜索：两个时间维度让你准确找到你要找的东西。

事件时间：事情实际上是什么时候发生的？ 记录时间：你什么时候捕获的？

可以单独搜索，也可以组合使用。

工作原理

自然语言查询

只需自然地搜索。Nowledge Mem 理解时间意图：

"我在 2024 年第一季度对 React Native 做了什么决定？"

系统：

1. 检测时间意图："2024 年第一季度"
2. 搜索事件发生在该期间的记忆
3. 返回带有原始上下文的结果

不需要特殊语法。

显式时间过滤器

对于精确控制，使用高级搜索：

强大查询示例：

事件时间：2024 年 3 月 记录时间：任何

返回："所有关于 2024 年 3 月事件的记忆，无论你什么时候记录的。"

灵活的日期精度

Nowledge Mem 处理灵活的日期：

• 年："2024" -> 匹配 2024 年的任何内容
• 月："2024-03" -> 匹配 2024 年 3 月
• 日："2024-03-15" -> 匹配那个特定日期

系统保留你的原始精度并相应显示。

知识演化

双时态搜索与知识演化结合更加强大。后台智能自动检测你对某个话题的想法变化：

周二：你保存了"新服务用 PostgreSQL。" 周四：你提到 CockroachDB 作为迁移目标。 周五：后台智能用 EVOLVES 关系链接它们，标记出张力。

现在搜索"数据库决策"，你不只是得到孤立的记忆。你得到演化链：原始决策、更新，以及它们之间的关系。你能准确看到你的思维何时、如何改变。

演化类型：

• 替换：新信息使旧信息过时
• 丰富：新信息为旧信息添加细节
• 确认：来自不同来源的相同结论
• 挑战：矛盾的信息，标记待审查

实际示例

董事会回顾

查询："2024 年第一季度的架构决定"

结果：带有第一季度上下文的原始决策备忘录，加上展示决策如何变化的演化链

合规审计

查询："事故前的安全策略"

结果：违规前存在什么策略，带有证明何时记录的时间戳

项目复盘

查询："项目启动时的 project-x 假设"

结果：后来被证明错误的原始假设，链接到证明它们错误的后续洞察

知识图谱 + 时间

图谱视图有一个时间线滑块，可以按日期范围过滤节点和边。

将范围设置为"2024 年 3 月"并查看：

• 只有当时存在的实体
• 只有当时已知的连接
• 你在那个时刻的知识状态

向前拖动滑块，观察你的理解如何演变。播放动画，看知识随时间累积。

记忆衰减如何工作

记忆衰减遵循以下规则：

• 默认优先最近的记忆（30 天半衰期）
• 提升经常访问的记忆（对数缩放）
• 尊重重要性分数（重要性底线防止完全衰减）
• 从行为中学习（点击、停留时间）

普通搜索会浮现新鲜、相关的结果；时间搜索则绕过衰减，精确返回你指定的时段。

查看搜索与相关性了解评分、衰减和时间匹配如何工作的完整技术分解。

两种时间

理解区别是关键：

大多数搜索使用事件时间，因为你在问事情何时发生。

记录时间对以下有用：

• 查找最近的捕获
• 审查你一直在记录什么
• 审计知识何时被记录

为什么这很重要

传统搜索找内容。时间搜索找上下文。知识演化找故事。

"我们用当时掌握的信息做了最好的决定。这就是证据。这里是我们的思维何时以及为何改变的完整记录。"

你的记忆带时间戳、有版本控制、历史可查。

下一步

• 你的知识，你做主 -> 自由切换工具，不丢失上下文
• 看见你的专长 -> 可视化你的知识
• 后台智能 -> 知识图谱能力