Trunkbaseはあなたのファイルの複製を保存しません。作成するのは、ノートと呼ばれる分解されたレコードです。
ノートは、あなたのドキュメントを1つにまとめたレコードで、YAMLフロントマター(詳細情報)とMarkdown(本文)に分解されています。ファイルのクリーンで読みやすいバージョンであり、AIモデルが実際に読み取れるコンテキストです。つまり、書式のノイズを取り除いた、本物のテキスト、見出し、リスト、表です。
1つのレコード、3つの要素
- ノート — ドキュメントの実際の構造を持つMarkdownファイルです。これが背骨であり、常に生成されます。
- 詳細情報 — 小さな付随ファイルで、ドキュメントに関する あらゆる情報を保持します。タイトル、著者、日付、ページ数、言語、出典などです。アプリではこれをメタデータパネルと来歴パネルとして目にします。整理されたラベルと値で表示され、生のコードが見えることはありません。
- アセット — ドキュメントから抽出された図版や画像で、ノートと一緒に保存されます。
3つの要素は1つのまとまりとして扱われます。ノートを移動・名前変更・削除すると、その詳細情報とアセットも一緒に移動します。Trunkbaseは、このまとまり全体をレコードと呼びます。
なぜMarkdownなのか?
それが、存在するなかで最も耐久性の高いフォーマットだからです。軽い書式を伴うプレーンテキストで、あらゆるアプリ、そしてあらゆるAIが読み取れます。あなたの知識は独自仕様のデータベースの中に閉じ込められることはありません。ボールトの中にファイルとして置かれ、10年後でもNotepadで開くことができます。
Markdownだけでは足りませんか? ユースケースに応じて、レコードをHTML、JSON、完全なYAML、DocTags へ展開することもできます。フォーマットピッカーから操作します。ほとんどの人はこれに触れることはなく、Markdownで事足ります。
ノートはつながる
ノート内のリンクは通常の[[wikilinks]]です。共有タグや類似性によって、ノートはさらに結びつきます。これらの関係はファイル自体の中に保存されており、ナレッジグラフはこれをもとに構築されます。すべてのノートは、作成された瞬間にノードになります。
内部の仕組み
フロントマターとメタデータのサイドカーが、ノートをAIにとって効率的なものにしています。モデルは本文をまったく読まずに、ノートのコンテキスト、つまりタイトル、タグ、来歴、関係性を取得できます。サイドカーのrelations: ブロックが、グラフの構築元となる信頼できる情報源です(本文内のwikilinkはここにミラーリングされるため、グラフが本文を再解析することはありません)。また、安定したノートIDが移動や名前変更を経ても保持され、インデックス・グラフ・接続をまたぐ結合キーとして機能します。