검색은 어떻게 동작하나

관련된 것을 떠올리게 해주는 색인으로, 단순 일치가 아니라 연결을 따라 기억처럼 떠올립니다. 전부 내 기기에서.

01

저장할 때 알아냄

노트를 저장하는 순간, 내가 쓴 문장에서 개념과 관계를 알아내 지식그래프에 더합니다. 따로 정리하지 않아도 그래프가 곧바로 자랍니다.

02

여러 갈래로 실마리 잡기

내가 찾는 것을, 단어가 겹치는 노트부터 비슷한 의미의 노트까지 동시에 여러 방향으로 짚어 시작점을 잡습니다.

03

연결을 따라 떠올림

그 시작점에서 관계·동의어·상하위·언급의 연결을 따라 관련된 것까지 함께 떠올립니다. 단순 일치가 아니라 기억처럼 연상으로 찾아냅니다.

그래프가 나를 위해 하는 일

기억처럼 떠올리는 검색

단순 일치가 아니라 연결을 따라 관련된 것을 연상으로 찾아줍니다. 전부 내 기기에서.

같은 것끼리 알아서 잇기

다른 이름으로 적은 같은 대상을 알아서 부드럽게 이어줍니다. 언제든 되돌릴 수 있고, 원본을 합쳐 없애지 않습니다.

스스로 이름 붙는 주제 지도

비슷한 주제를 자동으로 묶고, 각 묶음에 이름과 요약을 달아 줍니다. 주제와 주제를 잇는 길목까지 한눈에 보여줍니다.

3D 그래프 뷰

주제별로 색칠된 노트를 드래그로 돌리고 스크롤로 확대하며, 내 지식이 어떻게 엮여 있는지 입체로 둘러봅니다.

이식 가능한 그래프 파일

지식그래프를 이식 가능한 표준 형식의 파일로 내보내 변경 사항을 한눈에 비교합니다. 그래프는 다시 만들 수 있는 것이라 언제든 처음부터 다시 빌드할 수 있습니다.

내 노트에 맞춰 자라는 용어

내 노트에서 쓰는 용어와 표현을 익혀, 같은 개념을 일관되게 알아냅니다. 표현이 제각각으로 흩어지지 않고 하나로 모입니다.

내 노트로 두 번째 뇌를 길러보세요

로컬 우선. 마크다운은 그래프를 편집하는 가장 쉬운 길입니다. 쓰는 대로 그 아래로 지식그래프가 자랍니다.

시작하기 →지식그래프 생명주기 →

탐사보도

스캔 4,200장에서 관계 찾기

제보로 받은 문서 스캔 4,200장을 노트북 안 폴더에 둔 채, 법인·사람·주소가 어떻게 얽혔는지 한 줄로 묻는다. 지역 언론사 탐사보도팀을 가정한 가상 시나리오다.

제보 스캔 4,200장을 노트북 안 폴더에 둔 채, "발주처 국장 배우자 건물을 본점 소재지로 쓰는 법인과 그 법인이 나오는 계약"을 한 줄로 묻고 등기부 원문 문장이 인용된 답을 받는다.

예시 · 가설 시나리오사례 읽기 →게임 스튜디오

팬보다 먼저 찾는 설정 모순

15인 게임 스튜디오의 내러티브 디렉터가 세계관 문서 700여 개를 놓고 "스승은 몇 년에 죽었나"를 묻는다. 실제 고객 사례가 아니라 가정해 본 가상 시나리오다.

세계관 문서·퀘스트 스크립트·캐릭터 시트 700여 개를 넣고 "스승의 사망 연도에 대해 문서들이 뭐라고 하나?"라고 물으면, 412년이라 적힌 캐릭터 시트와 414년 수확제를 그린 7장 스크립트가 각각 원문 문장과 노트 이름을 달고 함께 돌아온다.

예시 · 가설 시나리오사례 읽기 →대학원 · 면역학

왜 프로토콜을 바꿨더라

디펜스를 넉 달 앞둔 면역학 박사과정 4년차가 2년 전 자신의 결정을 원문 그대로 되찾는다. 실제 고객 사례가 아니라 가정해 본 가상 시나리오다.

문헌 노트 900편·실험 기록 400개가 쌓인 워크스페이스에서 "프로토콜 B에 대해 내가 적은 판단 전부, 시간순으로"라고 물으면, 2년 전 그날 쓴 문장이 원문 그대로, 어느 노트 몇 번째 줄인지와 함께 돌아온다.

예시 · 가설 시나리오사례 읽기 →

진정한 세컨드 브레인.