Memory Tree
自动收集分散的个人数据,并将其压缩整理成层级化记录的方式
简单来说
Memory Tree(记忆树)是一种把邮件、文档、消息等分散的个人数据自动收集起来,压缩整理成一份结构化记录的方式。
打个比方,就像有人每隔几分钟就自动帮你整理堆积的照片和笔记,并做出相册目录一样。就像树从树根长出粗大的枝干,再分出细小的枝条一样,大的主题下会分层整理出具体的细项,方便日后需要时快速找到所需信息。这些文档之间像维基百科一样通过链接相互连接,打开一条记录就能自然跳转到相关的其他记录。
之所以需要这种方式,是因为它能缩短一个新工具了解用户所需的时间。账户连接完成后,系统会自动生成压缩好的上下文,这样工具就不必花上好几天观察用户习惯来学习,而是可以立刻准备好个性化的回答。
在报道中是这样出现的
文章中提到,"自动收集功能每20分钟将数据拉取到本地,Memory Tree(记忆树)会将其压缩整理成markdown文件"。容易误解的一点是,Memory Tree并不只是简单的对话记录备份。核心在于它不是原封不动地堆积原始数据,而是像维基百科那样将其结构化并压缩保存。
亲手试一试
- 安装一个可以连接多个账户(邮箱、消息等)的个人AI工具。
- 连接完成后,等待一次自动收集流程运行完毕。
- 打开本地保存的文件夹,查看markdown文件是否按主题分类,并互相以链接连接。
- 之后向该工具提问,比较其回答是否比初次使用时更能反映你的个人背景信息。