Notion AI的核心架构与设计理念 - Notion AI的核心能力在于深度理解工作空间内的信息结构与内在关联，而非简单关键词搜索[1] - 公司基于模块化「块」架构构建AI系统，每个块（文本/任务/数据库）都是包含元数据和关联关系的小容器，类似乐高积木[1][8] - 这种架构带来深度结构化的上下文信息，有效降低AI幻觉并增强逻辑理解能力[1][8] 产品功能创新 - 2023年5月推出AI Meeting Notes功能，能将会议笔记无缝融入现有工作流程[1] - 正在向All-In-One AI平台转型，AI深度集成至产品核心架构而非附加功能层[1][4] - 模块化设计使产品具备快速迭代能力，通过LLM裁判系统实现持续性能评估[6] 技术实现路径 - 采用多模型匹配策略，根据任务类型（推理深度/速度/成本）分派最优模型[5][10] - 长文生成调用高级推理模型[10] - 历史查询使用长上下文窗口模型[10] - 高频低复杂度任务采用微调的高性价比模型，延迟降低50%[10] - 建立复合型AI专家团队，结合QA/提示词工程/产品思维优化模型表现[6] 结构化数据优势 - 结构化知识图谱使AI能执行复杂操作：构建项目跟踪器/跨团队汇总进展/基于真实数据推理路线图[11] - 日期等数据在Notion中具有任务关联属性，支持「逾期任务分配部门」等语义化查询[8] - 模块化架构催生全新工作流，实现模型智能分配与产品深度集成[11] 行业社群建设 - 运营超8000人的AI产品市集社群，面向从业者/开发者/创业者提供新品资讯和资源[4] - 社群提供精准曝光渠道及新品邀请码等福利[4]