引言

今天參與了一整天的 JCConf 研討會，回家後處理了一些瑣事，接著又線上參與了 DevOps Meetup 的小型聚會。一整天下來感到相當疲憊，所以今天就簡單和大家分享一個關於 AI 使用的小技巧，這個技巧在探索未知領域時特別好用。

為何需要 Meta Question？

學習全新領域時，常感茫然不知從何問起。「Meta Question」正好解決了這個難題。Meta Question 指的是「關於問題的問題」，換句話說，就是如何透過提問，更有效率地理解一個主題。它能揭示問題背後的動機，深入探究提問者的意圖與思考脈絡。

在我個人的學習歷程中，Meta Question 如同提升思考層次的利器。藉由提出這類問題，我能以更宏觀的角度檢視自身疑惑，進而更深入地掌握主題。

以 Datomic 為例的實際應用

今天在 JCConf 有一個關於「On in-database analytics」的議程，其中提到了 Datomic 這個資料庫。我對 Datomic 蠻陌生的，但它實作了 Event Sourcing 的機制，這點讓我很有興趣。

圖片來源：On in-database analytics :: JCConf 2024 :: pretalx

傳統的 Event Sourcing 做法

業界常以 Kafka 或 Message Queue 等方案自行建構事件溯源系統。然而，這對開發者的軟體工程能力要求甚高。與其自行開發，不如善用現成方案，例如 Datomic，它本身即具備 Event Sourcing 的功能。

利用 Meta Question 了解 Datomic

由於我對 Datomic 資料庫一無所知，因此借助 Meta Question，讓 AI 協助我釐清一些關鍵問題。舉例來說，我會提出下面問題：

「我的目的是為了理解 Datomic 這個資料庫，我應該要向 AI 提出哪些問題以瞭解核心概念？」

AI 根據我的 Meta Question，整理出三大類型的問題：

1. 核心概念問題

Datomic 的基本概念是什麼？

• 這個問題可以幫助你了解 Datomic 的基本設計理念和其與傳統資料庫的不同之處。

什麼是 datom？

• Datom 是 Datomic 中的基本數據單位，了解它的結構和作用是理解 Datomic 的關鍵。

Datomic 的資料模型是如何設計的？

• 這個問題可以幫助你了解 Datomic 如何組織和存儲數據，包括其無表結構和靈活的屬性系統。

Datomic 如何處理時間和歷史數據？

• Datomic 的一個重要特性是其時間模型，這個問題可以幫助你了解如何查詢和管理歷史數據。

2. 使用和操作問題

如何在 Datomic 中進行查詢？

• 了解 Datomic 的查詢語言（如 Datalog）和查詢方法是使用這個資料庫的基礎。

Datomic 的架構是什麼樣的？

• 這個問題可以幫助你了解 Datomic 的系統架構，包括其分佈式存儲和服務組合設計。

如何在 Datomic 中進行數據插入和更新？

• 了解如何在 Datomic 中進行數據操作，包括插入、更新和刪除，是實際應用的必要知識。

Datomic 的優勢和劣勢是什麼？

• 這個問題可以幫助你評估 Datomic 是否適合你的應用場景，了解其優勢如彈性可伸縮性和缺點如學習曲線。

3. 實踐問題

如何設置和配置 Datomic？

• 了解如何下載、安裝和配置 Datomic 是開始使用的第一步。

有哪些實際應用案例可以參考？

• 這個問題可以幫助你了解 Datomic 在實際應用中的表現和最佳實踐。

透過這些問題的引導，我對 Datomic 建立了初步的認識，並掌握了它的核心概念。如果一開始就貿然提問，可能會忽略重要的面向。透過 Meta Question 的運用，我能從多元的角度探索未知的領域，建構學習架構，鎖定需要深入研究的關鍵範疇，避免將時間浪費在無關的資訊上。

• Felo AI：我的目的是為了理解 Datomic 這個資料庫，我應該要向 AI 提出哪些問題以瞭解核心概念？

Meta Question 的優勢

• 建立系統化的學習方法： 透過結構化問題的引導，循序漸進地深入探討主題。
• 節省時間和精力： 聚焦於核心問題，避免陷入資訊爆炸的困境。
• 促進深度思考： 釐清學習目標，加深對主題的理解和認識。

總結

當您在探索未知的領域時，不妨先提出 Meta Question，讓 AI 或其他工具引導您的學習方向，更有效率地獲取知識。這個方法不僅適用於學習新知，也適用於需要深入理解的複雜主題。希望這個小技巧能對您有所幫助。