为什么 Notion 最大的 AI 突破源于简化一切

Source: VentureBeat

Introduction

在最初尝试 LLM 和代理式 AI 时，Notion AI 的软件工程师使用了高级代码生成、复杂模式以及大量指令。很快，反复试验让团队意识到可以摆脱所有这些繁琐的数据建模。Notion 的 AI 工程团队发现，简化问题空间能够产生更好的结果。

The Early Approach

• Advanced code generation: 团队尝试实时生成复杂的代码片段。
• Complex schemas: 他们构建了错综复杂的数据结构来捕捉用户意图。
• Heavy instructioning: 提示中充斥着详细的多步骤指令。

这些策略起初看似有前景，但却带来了延迟、脆弱性以及对开发者和终端用户都很陡峭的学习曲线。

The Turning Point

通过迭代测试，工程师们意识到许多繁复的组件其实并非必要。通过去除抽象层并专注于更直接的交互模型，他们实现了：

1. Reduced latency – 更少的处理步骤意味着更快的响应。
2. Improved reliability – 更简洁的系统故障点更少。
3. Better user experience – 用户无需理解复杂模式即可与 AI 交互。

The Simplified Solution

团队转向极简设计：

• Flat data structures: 不再使用嵌套模式，而是采用平铺的键值对。
• Concise prompts: 将提示改写为简短、清晰且具上下文感知。
• Iterative refinement: 让 AI 通过提问进行后续澄清，而不是一次性推断所有信息。

这种方法让 LLM 能专注于核心的语言理解任务，而周边基础设施则以轻量方式处理上下文管理。

Results

• Higher accuracy: 尽管（或正因为）复杂度降低，AI 的输出质量仍有所提升。
• Scalability: 精简的架构在 Notion 的用户群体中能够更高效地扩展。
• Developer productivity: 工程师花在维护繁琐代码的时间减少，更多时间用于构建新功能。

Takeaways

• Simplicity can outperform complexity 在使用大型语言模型时，简洁往往胜过复杂。
• Iterative testing 至关重要；对“更高级”解决方案的假设可能会误导。
• User‑centric design——聚焦用户真实需求——能够带来更好的产品结果。

通过拥抱简洁，Notion AI 将一个棘手的工程难题转化为竞争优势，展示了有时最大的突破来自于去除而非添加层层复杂性。