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Publicação
SmartNote: superação das limitações das ferramentas de gestão de conhecimento pessoal mediante ligações semânticas automáticas e inteligência artificial local
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Orientador(es)
Resumo(s)
As ferramentas de gestão de conhecimento pessoal (Personal Knowledge Management - PKM), como o Obsidian ou Notion, revelam-se úteis na organização de notas e informações, contudo, apresentam limitações significativas que dificultam a descoberta de relações implícitas, a expansão das capacidades cognitivas e a preservação da soberania dos dados. A sua dependência quase exclusiva de ligações explícitas e manuais tende a gerar fragmentação do conhecimento e sobrecarga informativa, especialmente à medida que o volume de dados cresce. Acresce ainda a vulnerabilidade decorrente da utilização de serviços baseados na cloud, que pode comprometer a privacidade e reduz o controlo efetivo do utilizador sobre a sua própria informação. Neste artigo, apresentamos um sistema de gestão de conhecimento pessoal, concebido para mitigar estas limitações através da integração de técnicas de processamento de linguagem natural, indexação vetorial e inteligência artificial local. A solução desenvolvida, designada SmartNote, recorre a embeddings semânticos para identificar conexões contextuais, utiliza a biblioteca FAISS para uma indexação vetorial eficiente e integra um assistente de IA baseado em Retrieval-Augmented Generation (RAG), totalmente executado em ambiente offline através do Ollama. Os resultados obtidos confirmam a viabilidade técnica desta abordagem e apontam para um novo caminho nos sistemas pessoais de gestão do conhecimento, com maior capacidade de contextualização, escalabilidade e privacidade, proporcionando ao utilizador controlo sobre a sua própria informação.
Personal Knowledge Management (PKM) tools, such as Obsidian or Notion, prove useful for organising notes and information; however, they present significant limitations that hinder the discovery of implicit relationships, the expansion of cognitive capabilities, and the preservation of data sovereignty. Their near-exclusive reliance on explicit, manually created links tends to generate knowledge fragmentation and information overload, particularly as the volume of data increases. Furthermore, the use of cloud-based services introduces vulnerabilities that may compromise privacy and reduce the user’s effective control over their own information.In this paper, we present a personal knowledge management system designed to mitigate these limitations through the integration of natural language processing techniques, vector indexing, and local artificial intelligence. The developed solution, named SmartNote, employs semantic embeddings to identify contextual connections, uses the FAISS library for efficient vector indexing, and integrates a Retrieval-Augmented Generation (RAG) AI assistant, fully operational offline via Ollama. The results confirm the technical feasibility of this approach and point towards a new direction for personal knowledge management systems, offering enhanced contextualisation, scalability, and privacy, while providing users with control over their own information.
Personal Knowledge Management (PKM) tools, such as Obsidian or Notion, prove useful for organising notes and information; however, they present significant limitations that hinder the discovery of implicit relationships, the expansion of cognitive capabilities, and the preservation of data sovereignty. Their near-exclusive reliance on explicit, manually created links tends to generate knowledge fragmentation and information overload, particularly as the volume of data increases. Furthermore, the use of cloud-based services introduces vulnerabilities that may compromise privacy and reduce the user’s effective control over their own information.In this paper, we present a personal knowledge management system designed to mitigate these limitations through the integration of natural language processing techniques, vector indexing, and local artificial intelligence. The developed solution, named SmartNote, employs semantic embeddings to identify contextual connections, uses the FAISS library for efficient vector indexing, and integrates a Retrieval-Augmented Generation (RAG) AI assistant, fully operational offline via Ollama. The results confirm the technical feasibility of this approach and point towards a new direction for personal knowledge management systems, offering enhanced contextualisation, scalability, and privacy, while providing users with control over their own information.
Descrição
Palavras-chave
Gestão de conhecimento pessoal Ligações semânticas IA local Privacidade Embeddings FAISS RAG Personal knowledge management Semantic links Local AI Privacy