混合搜索能力
混合搜索通常意味着关键词匹配与语义召回共同工作。这样既能保留精确命中的确定性，也能找回「表达不完全一样但意思接近」的内容。
搜索入口支持关键词、标签、日期范围、预置条件和空间筛选。搜索条件会汇入统一的搜索状态，再触发结果刷新。实际使用时，可以先宽后窄：先用关键词找到方向，再用空间、标签或时间缩小范围。
手机端搜索更适合快速找回内容。桌面端搜索适合配合空间页、编辑器和知识分析一起使用。Pad 端搜索通常从侧边栏进入，更适合在当前大屏上下文里缩小范围。
搜索策略
找内容时可以按 4 步走：
- 用最确定的关键词搜索，例如人名、项目名、产品名或文件名。
- 找不到时，换成意思相近的表达，利用语义召回。
- 结果太多时，加空间、标签或时间范围。
- 找到一条关键笔记后，再看相似笔记和相关主题。
这比只在标签树里翻找更适合长期知识库，因为很多内容在写下时还没有被整理到正确位置。
如果记不清准确标题，优先搜索人名、项目名、文件名、时间线索、会议场景或原文里可能出现过的短句。
相似笔记
相似笔记适合发现主题接近、观点相连或材料互补的内容。很多长期价值，恰恰来自重新看见这些原本没有显式链接的卡片。
相似笔记不要求标题或关键词完全一致。例如一条「本地 ASR 体验问题」和一条「语音转写模型下载卡顿」可能没有共同标题，但它们都属于同一个问题域。相似推荐能帮助发现这种隐性关系。
知识图谱构建
知识图谱构建的意义在于把「点状笔记」变成「关系网络」。空间、标签、子卡、引用和语义相似度，都可以参与知识图谱的形成。
知识图谱更适合回答关系问题，而不是替代搜索：
- 这个主题连接了哪些笔记。
- 哪些内容经常一起出现。
- 某条笔记属于哪些长期主题。
- 哪些材料可能是同一研究方向的不同侧面。
图谱结果需要结合正文判断。关系提示不是事实证明，而是继续阅读的入口。
笔记洞察
笔记洞察适合帮助用户看到：
- 哪些主题增长最快。
- 哪些内容之间的关系最紧密。
- 哪些笔记长期被引用或反复出现。
- 哪些内容值得进一步总结、归档或扩展。
洞察不应该只是展示数据。好的洞察会指向动作，例如补充判断、整理空间、拆出子卡、延续写作或加入回顾。
知识分析页面
知识分析适合按时间范围观察笔记、空间、活跃度和主题变化。它与搜索不同：搜索从一个问题出发，知识分析从最近积累的整体状态出发。
建议在这些时候打开知识分析：
- 每周或每月回顾前。
- 某个空间内容明显变多时。
- 准备总结一个项目时。
- 感觉记录很多但不知道价值在哪里时。
知识分析中的主题和洞察更适合当作阅读入口，而不是最终结论。看到一个主题后，应该继续打开关联笔记，检查标题、正文、子卡和来源。
什么时候最值得用这些能力
- 资料已经很多，但不知道从哪里继续写。
- 明知道写过相关内容，却一时找不到。
- 需要围绕某个主题快速建立上下文。
- 准备做阶段性总结、周报或月报。
结果不理想时怎么调整
- 搜索结果太少：换同义词，去掉过窄筛选，确认空间范围。
- 搜索结果太多：增加标签、时间范围或预置条件。
- 相似笔记不准：确认内容是否已有足够正文，而不只是标题。
- 知识图谱关系太弱：先补标题、标签、子卡和引用。
- 洞察缺少行动感：先做一次手动回顾，再让 AI 辅助总结。
还可以检查内容本身是否太薄。如果一条笔记只有标题，没有正文、标签、来源或上下文，搜索和相似推荐都很难给出好结果。先把关键笔记补充完整，比反复调整搜索条件更有效。