Roam Research V.S. Obsidian: 谁才是真正的双链笔记
缘起
Roam Research（简称 RR），作为电子笔记领域第一款正式推出双向链接（简称双链）的革命性知识管理工具——RR 的核心在于非线性的笔记组织方式。
问世之初，RR 在大纲笔记的同类产品中可谓是大杀四方，无人能挡——那之后，双链笔记类工具便如同雨后春笋般不断生出；
现如今，在电子笔记界最具热度的除了 Notion，就是同样以双链著称的 Obsidian。而 Roam Research 虽然作为最早实现双向链接的笔记应用，如今却已“泯然众人矣”，不禁令人感慨唏嘘……
单链与双链
而所谓的双链。基本上可被认为是一种超链接的内链形式，用于在单一文件系统中建立起不同文件的联系——而双链通过建立起笔记之间的（动态）联系，使用户能够轻松地在不同的段落和页面之间跳转与编辑。
关于双向链接的启源，甚至追溯到超链接的诞生之前，感兴趣的朋友可移步至之前的文章——Roam Research：一款为研习者而生的笔记工具 | 认知下一代信息管理系统
为什么说 Roam 的双链是真双链，而 Obsidian 的是伪双链？
双链充要性
依赖于文件目录路径的 OB 双链不可称之为「双链」
可以看见，当尝试修改文件（夹）名称时，OB 会自动弹出一个「更新链接」的提示窗口——表明这种修改文件（夹）名称的行为将影响到不同笔记文件下方的内部链接。
这也就意味着，当个人笔记库越大，笔记内容越多，且建立起的双链越多时，文件系统将需要消耗更多的性能资源来用于更新这种双链的「内链形式」。
仅从数学角度出发，这几乎是一个指数级膨胀的问题
至于具体的应用方面，OB 除了基本的查看反链 (backlinks)，似乎再没有任何拿得出手的功能了——且不论那「食之无味，弃之可惜」的图谱，除了能重播一遍又一遍的「生长动画」用于“聊以自慰”，实在别无他用。
基于双重 ID 的双链具备基本的链接鲁棒性
而关于 RR 在实现双链的特性上，则显得“大智如愚，大巧若拙”——它直接把笔记的内容，通常作为「字符串」的文本信息直接写入代码层，并明确了笔记的基本单位为一个段落区间 (block)。
Roam 如是说：把笔记内容 (string) 写进数据 (data) 里！
Datomic 附言：数据 (data) 即是代码 (code) ！
并且，RR 还通过赋予 block 双重 ID 的模式，来保证 block 的“本体性”不会受到任何涉及区块内容（段落笔记）操作的影响。
- 实体 ID - 隐藏 ID：可以看作是块的不可见标识，直接指向块的实体
- 块 UID - 公开 ID：通常是由 9 个字符组成的字符串，引用或嵌入块的内容并指向块的位置
- 页面 UID - 节点 Title：页面仅作为一类特殊的 block 存在，二者并无实质性区别
修改标题名称并不会使已有的普通双链失效
关于页面 UID，可以对比一下复制的块/页面链接：
https://roamresearch.com/#/app/graph/page/S8Tiqo7Omhttps://roamresearch.com/#/app/graph/page/etJ34Rjg1
可见，单从复制的网页链接上看，并无法区分「块」与「页面」——换言之，页面同块一样，具备独一无二的 UID，但在引用/嵌入的形式上却是基于「标题名」实现的。
文件树：存在于图谱之下的树状结构 ×大纲树：存在于笔记之中的树状结构 √
上述，并不是为了抵触笔记在思维脉络上的「树状结构」；相反地，树状结构的思维模式至今仍然是人类认识客观事物，理解抽象概念的“最佳利器”。
MIT 认知科学家 Josh 发表在 PNAS 的论文中1，比较了抽象知识的不同表征结构，如星形结构、聚类结构、环形结构等等——最终，他用数学方法证明人类最佳的抽象知识结构是树形结构。
因此可以说，只有树形结构，才是最符合人类认知特点的一种结构，因为从树的上一层到下一层，具备唯一通道——便于大脑将知识从记忆底层快速提取出来，很符合人类大脑是个认知吝啬鬼的特点；同时，树又是兼具横向扩展与纵向扩展能力的最简结构。
基于 RR 双链赋能节点式功能模块
而在功能嵌入方面，RR 则很“明智”的通过（基于节点式的）格式，来实现各种各样的简单或复杂的组件 (components) 渲染。
先举几个简单的例子来说：
看板 kanban
- {{kanban}}
- 第一栏目
- 卡片1
- 卡片2
- 卡片3
- 第二栏目
- 第三栏目
- 第一栏目
表格 table
- 表格 {{table}}
- 行列
- 第一列
- 第二列
- 第一列
- 第一行
- 第二行
- 行列
复杂一些的，还包括音视频/网站之类的嵌入模块：
{{audio: https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/}}
{{video: https://youtube.com/lOoMoRVImeo}}
{{iframe: https://worrydream.com}}
更为复杂的，诸如条件式的查询模块 (queries) ，则能通过构建一系列的简单条件组，来满足各种各样的查询需求：{{query: {and: [[TODO]] {between: [[last week]] [[today]] }}}}
释义：查询并检索到「上周到今天」的，所有包含 [[TODO]] 的代办事项。
上面各式各样的功能模块，想必对于初识 RR 的朋友来说过于“眼花缭乱”。
但概括下来无非就一句话：基于节点的模块格式在事实上具备完备且实在的（因果）逻辑性。
{{[[video-timestamp]]: ((block-ref)) 00:mm:ss}}
[[video-timestamp]]视频时间戳模块((block-ref))该视频时间戳模块仅针对于指向的某一「视频块」有效00:mm:ss该时间戳对应「视频块」的具体时刻
以上，便是笔者在 RR 双链的鲁棒性以及功能实现（模块应用）上进行的充要性论证。
图谱实在性
断论：不具备双链充要性的知识图谱，不具备任何（可能的）实在意义
对于大纲式，或者说就双链笔记而言，笔者认为存在那么一句箴言：
网状结构存在于图谱之上，树状结构存在于笔记之中。
Query Builder: 基于 datalevin 的前端式数据库
在 Roam 当中，一个个独立的 Graph，实际上可以看作是某种“前端式数据库”的底盘。
而背靠分布式数据库 Datomic 的 RR，更是内置有「类 lisp 语言」的原生查询能力——无须外置任何插件的功能，即可（可并行的）执行各类复杂化的条件式语句插件。
也就是说，RR 的查询能力事实上并不依赖外置插件的功能，而是通过 Query Builder 渲染的一套可供交互的 UI 组件，以便于视觉化构建（更加）复杂的条件式查询机制。
除了第一个案例中演示的 query builder 示例（仅作渲染目的），以上所有功能模块均不依赖于任何外置插件的功能。
Search+Fuse: 联合 Fuse.js 赋能的本地化搜索模块
条件式的查询语句对于不少用户来说，难免感到“一知半解”，又或是觉得“大材小用”——总之实在是“兵器虽坚利，奈何不趁手”；而单纯的「搜索栏」更是无力应付日渐累加的笔记内容，毕竟在同时面对 pages 与 blocks 的共同内容背景下，未免显得强求了。
Search+ 则提供了另外一种本地化搜索的折中方案，配合 Fuse 提供的轻量化模糊搜索，还可实现一定程度上的「关键词容错」。
总之，以上无论哪种方式，都是由 Graph 直接或间接的赋能，从这个意义上来说，更像是 RR 允许其用户依托于知识图谱自身，从整个（节点式）网络当中获得反馈（查询结果）。
GraphRAG：背靠 LLM 实现的动态知识图谱
今年 2 月，由微软研究人员于 2 月份正式推出的 GraphRAG（检索增强生成）技术，旨在实现更具结构化，层级化的知识图谱网络，以拓宽 LLM 在面对更多实际问题（从未被训练的现实数据）时的应答水准。
应该说，GraphRAG 给予了 RR 这类图谱式大纲笔记一定的启示——在未来 LLM 大语言模型赋能更多应用场景时，软件内部的动态更新能力一定是重中之重。
在前文中曾提及到一点，OB 在需要大量双链变化时的情况下，而迫使系统不得不去消耗额外多的性能资源来更新并维护图谱本身已建立起的双链结构。
而考虑到终身学习时代下的个人知识储备，也势必在可预见的将来与日俱增——届时，恐怕以 OB 为首的笔记工具将必然在 LLM 小型化，本地化的时代下显露颓势，这不仅是对于同类笔记工具的现有评价，更是出于此类“文件系统”在面临大量动态更新场景下的一种考量。
我们不得不面对这样一个事实是：
- 个人信息仍然被散落在不同的应用之间
- 由独立个体产生的信息必然具备其相应的独特性
- 对于知识管理的需求正在不断的增多，变化
笔者在这里不敢断言 RR 一定会在未来的笔记市场中再次胜出，但笃定的一点是——未来既不属于 Obsidian，也不会是 Notion，而必然是 Roam 类的图谱化个人信息管理应用！
- 1The Emergence of Organizing Structure in Conceptual Representation
Roam Research V.S. Obsidian: 谁才是真正的双链笔记 - 少数派
(5 封私信) roam research 学习教程 - 知乎
我从来都不是知识管理工具的忠实拥护者。过于僵化，过于复杂，无法适应人类思维的复杂性。我从来没有尝试过 Evernote 或 Notion 潮流。总是想将一个方形的钉子插入一个圆孔中。取而代之的是，我一直使用工作表，文档和笔记的组合，将我的研究过程链接在一起。它很笨重，但是可以完成任务。直到我发现Roam为止，该公司将自己称为 “用于网络化思考的笔记工具”。让我们看一下如何使用漫游研究来实现您的目标。
我在互联网一角的许多人已经开始使用漫游并分享了他们的经验。有些人将其用于研究，另一些人将其用于计划，还有一些人将其用于目标跟踪。这是一个非常灵活的平台，虽然还很早，但它基于足以适应许多用例的通用原理构建。
对我而言，最强的用例是发展您的元认知，这是一种表达 “思考思考” 或 “了解了解” 的奇特方式。Roam 鼓励您从字面上联系各个点，而不是盲目地在脑海中塞满新信息，而是创建自己的链接和元知识，从而增加您的记忆力和对新信息的理解。
漫游作为网络化思维的工具
好的，什么是漫游，它如何运作？漫游的核心是图表的概念，所有知道思维导图的人都会熟悉它。思维导图基本上是一种可视化的方式来理解世界。这是一个直观的图表，可帮助您围绕一个中心概念连接信息。从中心开始，您将使用分支将新概念连接在一起。思维导图与更好的记忆和回忆，更好的创造力以及概念之间的更好联系联系在一起。例如，这是有关元认知主题的简单思维导图。
大多数思维导图工具仅允许您将高级概念连接在一起。思维导图是一种出色的思维工具，但 Roam 则将其进一步发展。在漫游中，每个音符都变成一个节点，并且您没有任何中心概念。该地图是流动的，没有层次结构，没有堆迭，没有线性。这是一个庞大的知识网络，代表您的笔记及其之间的联系。您可以制作无限的心理图谱，而不是有限的思维图。正如 Khe Hy 在他的漫游教程中解释的那样，“您基本上有可能在最基本的层次上（即这个想法）对整个数字工作空间进行爬网。”
让我们看一个具体的例子。大约在我发现 Roam 的那段时间，我在观看有关模拟假设的视频后掉了一个兔子洞。该视频假定所有现实都是人工模拟，很可能是计算机模拟。埃隆・马斯克（Elon Musk）公开宣称他相信这一理论是正确的，从而使该理论闻名遐 famous。
就像平时观看有趣的视频一样，我打开了一个新的 Google 文档来做笔记。我偶尔会暂停视频以阅读被引用的论文，并记下更多笔记。一个小时后，我得到了一个长文件，上面有个人笔记，来自不同作者的复制粘贴的段落以及文章和研究论文的链接。主题从量子物理学到哲学和迷幻学。真是一团糟。
然后，我想起了 Roam，最后决定适当尝试一下，看看它在如此复杂的主题下如何发挥作用…… 好吧，我正准备请客。
左侧是我的 Google 文档。在右边，我的漫游图。两者都是关于同一主题的。是的，漫游图看起来就像一个思维导图，但是每个节点实际上都是我可以单击以打开它的文章，并且它具有指向其他文章的自己的链接。可以想象，漫游版本感觉更类似于思维方式。那么，如何才能自己使用漫游来组织思想并增加元认知呢？
Roam Research 由双向链接提供支持
最初，漫游可能会像一个简单的 Wiki。您创建的页面链接到特定主题的其他页面。但这不是知识在我们大脑中的存储方式。大脑本质上是一个神经网络 - 相互相互作用的神经元网格。学习的魔力在于这些神经元之间的数亿个联系。通过神经可塑性，某些联系变得更强，而另一些变得更弱。这类似于漫游的工作方式。
漫游的功能及其知识图的基础是双向链接引擎。链接到现有主题或创建新主题的功能相同。您可以使用[[topic]]或#topic。如果页面已经存在，则将在两者之间创建链接。如果没有相应的带有该标题的页面，则会创建一个新页面并将其链接到您当前所在的页面。您不必使用该新页面。它只是您的思想网络中的一个节点。并且它将自动收集引用该主题的所有其他页面。
这是带有内容的页面的示例，即我通过写入或从其他来源进行复制 / 粘贴手动添加的内容。
这是一个页面的示例，该页面只是一个节点，尚无任何内容，但仍显示链接到该页面的所有其他页面。
如您所见，每个页面均显示指向其他页面的文本链接，并在底部显示所有链接到该页面的所有页面的列表。将所有这些链接在一起可能听起来需要很多工作，但请不要担心：Roam 提供了一个不错的解决方案。在链接到当前页面的所有页面的列表下方，您可以看到 “未链接” 页面的列表，这些页面提到了当前页面的术语，但尚未链接。只需单击一下，您就可以将它们链接回到当前页面。
但这还不是全部。然后，您可以在块级别引用这些页面中的内容！您只需要使用((reference to block))。这是漫游的另一个真正强大的功能。正如 Khe 解释的那样，我们到达了知识管理的原子层次。
最好通过探索来发现许多漂亮的功能，并且帮助数据库中有许多您可以阅读和观看的内容。
编辑：我写了一份简短的Roam Research初学者指南，其中包含5个简单的入门步骤。除了列出所有快捷方式（除了链接和对块的引用之外，您还可以插入代码，图像，视频，表格，嵌套列表，图表等），让我们看一下 Roam 专门用于开发元认知的一些应用程序。
漫游作为自我反思的工具
元认知由三个主要部分组成：元认知知识（您在思维和学习过程方面对自己和他人的了解），元认知调节（用于控制学习的活动和策略）和元认知体验（思想和感觉）您在学习和学习某些东西的同时）。这些的核心在于自我反省。
左侧菜单包含四个部分：日常笔记，图形概述，所有页面和快捷方式。当您单击日常备忘时，它会创建一个带有今天日期的新页面。这使得从同一位置跟踪目标，任务和快速记笔记变得非常容易。
为什么它与常规的待办应用程序或在线日记有所不同？您猜对了：那些令人惊叹的双向链接。通过自动扫描您的日常笔记中的主题，Roam 会发现您可能尚未发现的工作各个方面之间的模式和联系。通过将含义编织到结构化生产力系统之外的工作中，Roam 还创造了有机优化而不是严格优化的机会。
要创建新的待办事项列表项，只需键入/并输入以选择/TODO命令。完成后单击复选框。在一天结束时，问自己几个问题。
- 今天进展顺利？
- 还有什么更好的呢？
- 我学到了什么？
这种自我反省将帮助您提高对自己思维过程的认识，并改善您的工作和教育方式，尤其是当您想成为一个有效的自我指导学习者时。您甚至可以将这些问题转换为模板，以便轻松重用。
您可以通过以下五种方式使用漫游研究进行自我反思。
- 日记。除了简单的晚上提示外，您还可以使用 Roam 的每日笔记来进行自由形式的日记记录。日记是放纵昨天的好方法，因此您可以专注于明天。
- 学习工具。学习一门新语言？学习考试吗？您可以使用漫游进行间隔重复。创始人 Conor White-Sullivan 创建了一个简单的分步教程，显示了如何创建卡片，您将按照间隔的重复遗忘曲线来浏览这些卡片。
- 做笔记。在进行繁重的研究项目时，您不必只使用漫游。阅读时可以用来做笔记。Rad Reads 的 Khe Hy 录制了一段简短且非常有用的视频，该视频显示了如何在 Roam 中注释文章。请记住，即使您只写了几个要点，也没关系 - 该页面将成为知识图中的另一个节点，您可以忘记该页面，直到通过自动链接重新发现它为止。
- 目标跟踪。漫游不仅适用于日常任务管理。您还可以使用它来跟踪您的短期和长期目标。无论您使用哪种目标跟踪方法，Roam 的灵活性都使其成为一个强大而简单的目标跟踪工具。
- 个人 CRM。您可以使用 Roam Research 跟踪与人际关系中的对话，主题和后续步骤。通过允许您使用特定人员的姓名标记块，漫游可以非常轻松地进行操作，这将为每个人员创建一个专用页面。如果您想了解更多信息，纳特・埃里亚森（Nat Eliason）分享了他自己的设置。
如果您使用心智框架，则可以有一个页面专门用于目标（在PARI 系统下为 “协议” ），每个目标下都有嵌套的操作项（“行为” 和 “反应”），以及一个专用页面用于您的大目标项目（“影响”）。我写了一个简短的指南，介绍如何使用 Roam 进行构图。
漫游研究的一些局限性
Roam Research 有一些局限性，但我认为我们可以将这些归因于它是一支超小型团队。查看变更日志将向您显示它们的移动速度。不过，很高兴知道有些扭结可能会让您感到沮丧。
首先，人们报告说漫游有时会变慢。我个人从来没有遇到过这个问题，即使我第一次使用它并尝试复制并粘贴一堆文本也会使我的浏览器崩溃。从那以后，这种情况再也没有发生过 - 可能是因为我现在正在一点一点地添加新信息。但是经常被提及，值得一提。
现在，我真正的宠儿。Roam Research 认为大写和小写标签 / 页面是不同的实例。是的，您可以在清理过程中将这些实例合并在一起，但是首先要担心分类法有点烦人，尤其是在使用否则会感觉很直观的工具时。目前尚不清楚将来是否会解决此问题。链接页面时请小心。最好的方法是使用参考工具。
最后，到目前为止，有一些技术限制并没有真正影响我使用 Roam 的方式，但是如果得到解决，它将使它成为将来更强大的工具。没有移动应用，也没有 API。通过将漫游研究连接到已使用的其他应用并将其纳入工作流程，可以限制您看似使用漫游研究的方式。我很确定将来会解决这些问题。
知识管理的有机方法
尽管存在这些技术限制，但 Roam 具有产品成为大片所需的所有成分。我玩了一些本节的潜在标题。“知识管理的未来” 和 “知识管理革命” 在名单上。他们都听起来耸人听闻，更重要的是，这是错误的。漫游进行知识管理的方式是常识。它是根据我们的大脑工作方式设计的。当您开始使用它时，它是如此的明显和自然，因为它模仿了您的思维方式。它使用双向链接和想法级别的参考将思维导图提升到一个全新的水平，以帮助您设计和共享实际的思维导图。
参与产品可以帮助我们塑造自我意识。在 Roam Research 中，每次点击，每个单词，每个链接都成为代表我们的思维，知识和思维过程的更大图片的一部分。漫游天才的一部分是它的知识图，它是您知识的文字直观表示。看着别人的图表，我不禁想知道，这是他们的想法吗？而且，因为这是 Internet，所以每个人都在这里投影自己的理想化版本 - 这是他们思维过程的理想化版本吗？人们需要多长时间才能展示更大，更复杂的图表，从而开始在线展示自己的身材？
我没有答案，但是如果您想了解更多信息并形成自己的见解，我强烈建议您阅读《漫游研究》白皮书。
准备开始了吗？通过五个易于遵循的步骤来查看我的漫游新手指南。您还可以安装浏览器扩展，安装自定义主题或浏览其他教程。玩得开心，建立您的个人知识图表！
在这个信息泛滥的时代，有效的知识管理成为了一个不可或缺的技能。Logseq 作为一款新兴的开源知识管理工具，以其独特的功能和设计理念，为用户提供了一种全新的信息组织方式。
Logseq 简介
Logseq 是一款基于 Markdown 的开源知识管理工具，它允许用户以非线性的方式组织和链接信息，构建个人或团队的知识库。Logseq 的核心理念是简单、灵活和用户隐私保护，它提供了一套强大的功能来支持复杂的知识管理和创作过程。
Logseq 的特点
开源和社区驱动
与许多商业软件不同，Logseq 是完全开源的，这意味着它的源代码对所有人开放，用户可以自由地使用、修改和分发。开源的特性使得 Logseq 能够快速适应用户需求，同时保持高度的透明度和灵活性。
隐私优先
Logseq 将数据存储在本地，而不是云端，这为用户提供了更高的隐私保护。用户对自己的数据拥有完全的控制权，不必担心数据被第三方滥用。
Markdown 支持
Logseq 使用 Markdown 作为主要的编辑语言，这对于习惯使用 Markdown 的用户来说是一个巨大的优势。Markdown 的简洁性和强大功能使得文本编辑和格式化变得简单而高效。
双向链接和动态块
Logseq 的双向链接功能使用户能够在笔记之间创建丰富的连接，构建一个复杂的知识网络。此外，动态块和属性功能提供了更细致的信息分类和组织方式。
插件系统
Logseq 的插件系统允许用户根据自己的需求扩展功能。社区开发的插件可以添加新的特性或改进现有功能，使得 Logseq 成为一个高度可定制的工具。
主题和定制
Logseq 支持主题定制，用户可以根据自己的喜好更改应用程序的外观。这种高度的可定制性是许多商业软件所不具备的。
多语言支持
Logseq 支持多种语言，包括中文、英文、土耳其语、意大利语和日语等，这使得不同语言背景的用户都能轻松使用。
版本控制
由于 Logseq 基于本地文件，用户可以轻松地使用 Git 等版本控制系统来管理笔记的历史更改，这对于团队协作和个人知识管理都是一个巨大的优势。
闪卡功能
Logseq 提供了闪卡功能，帮助用户记忆和回顾重要信息，这对于学习和复习特别有用。
文档导出
Logseq 允许用户将笔记导出为 PDF、Markdown 等格式，方便分享和存档。
集成搜索
Logseq 提供了强大的搜索功能，帮助用户快速找到所需信息。
学术和研究支持
Logseq 特别适合学术研究和深度学习，支持 Zotero 集成，方便文献管理和引用。
活跃的社区
Logseq 拥有一个活跃的社区，用户可以在社区中获取帮助、分享经验和反馈。
Logseq 与其他软件的对比
与 Notion 的对比
Notion 是一个功能丰富的闭源知识管理工具，提供了所见即所得的编辑器和强大的数据库功能。与 Logseq 相比，Notion 的界面更加现代化和用户友好，但其数据存储在云端，可能不适合对隐私有较高要求的用户。此外，Notion 不支持 Markdown，也不开源。
与 Obsidian 的对比
Obsidian 是另一个流行的知识管理工具，它也支持 Markdown 和本地文件存储。然而，Obsidian 是闭源的，并且没有像 Logseq 那样强大的插件系统和社区参与度。Logseq 的开源特性和社区驱动的开发模式使其在灵活性和定制性方面具有优势。
与 Evernote 的对比
Evernote 是一个老牌的笔记应用，提供了丰富的笔记和组织功能。但是，Evernote 的数据存储在云端，且编辑器不是基于 Markdown 的。Logseq 作为一个开源的本地知识管理工具，提供了更多的隐私保护和定制选项。
结论
Logseq 以其开源、隐私优先、Markdown 支持、双向链接、插件系统和社区驱动的特点，在知识管理工具领域中独树一帜。虽然它可能不像一些商业软件那样拥有华丽的界面和广泛的市场推广，但对于那些寻求高度定制性、隐私保护和开源精神的用户来说，Logseq 无疑是一个理想的选择。
Logseq：你的开源知识管理伙伴-腾讯云开发者社区-腾讯云
浙公网安备 33010602011771号