在前 16 天，我們已經把 Notion 筆記一路轉換：從 JSON → SQLite → Chunking → Embedding → Chroma DB，建立了可以進行語意檢索的基礎。
但這個專案的初衷，不僅是讓 Notion 串接 LLM，更是一次「自我反思」──重新檢視我平常的 Notion 習慣與筆記結構，看看是否能更流暢、更乾淨，進而提升效率、節省時間。

今天，我們就來回顧 Notion 架構，並設計 Notion Database 結構，為之後 LLM 的應用打好地基。

1. 回顧 Day 1：Nikki’s Hub 架構

在 【Day 1】系列開場 - Notion 遇上 LLM ，我曾經介紹過我自己的 Notion 主頁「🏠 Nikki’s Hub」，大致分為五大區塊：

├── 🔍 Focus Area
│   ├── 📆 Weekly Dashboard
│   ├── 🎯 Goals & Habits Tracker
│   └── ✍️ Inbox
├── 👩 Personal Life
│   ├── 🧘 Health & Fitness
│   ├── 💸 Finance Tracker
│   └── 🎁 Lifestyle / My Spaces
├── 📚 Learning Lab
│   ├── 🖥️ Tech（Programming, AI, Data）
│   ├── 🗣️ Language
│   └── 🎓 School
├── 💼 Work Space
│   ├── 📋 Career
│   ├── 📢 Job Note
│   └── 🧪 Side Projects
├── 🧠 Knowledge Library
│   ├── 🧩 Skills / Courses
│   ├── 📘 Books / Papers
│   └── 🔗 Articles / Websites

這個架構看似完整，但實際使用時會遇到：

• 筆記容易分散，缺少一個「全局檢索」的入口。
• Database 欄位設計不一致，例如 created_time / last_edited_time。
• 各區塊之間缺乏明確關聯，容易成為資訊孤島。

透過這次專案，我重新檢視哪些區塊需要更好的標籤或分類、哪些筆記應該結構化存放，以及哪些能靠自動化（n8n）或 AI（Notion AI）來輔助輸入。

2. 筆記框架：收集 → 整理 → 應用

為了讓 Notion 筆記更適合 LLM，也更符合知識管理的流程，我把筆記分成三個階段：

1. 收集 (Capture)
   • 隨手輸入靈感、文章、會議記錄。
   • 可用 n8n 自動化（RSS → Notion）、Notion AI 生成初稿。
2. 整理 (Organize)
   • 放進對應 Database，例如 Inbox → Weekly Dashboard，學習筆記 → Learning Lab
   • 使用 Tags / Category / Relations 建立跨 DB 連結
3. 應用 (Apply)
   • LLM 檢索 → 自動產出摘要、洞察。
   • 追蹤專案進度、財務報告、健康分析。

3. Notion Database 設計

3.1 Notes DB（筆記庫）

• 定位：所有原始素材與動態紀錄的集中倉庫
• 用途：支援 LLM Chunking → SQLite / ChromaDB → 語意檢索
• 例如：Inbox、Daily Logs、Meetings & Questions 都會進 Notes DB。

3.2 Knowledge DB（知識庫）

• 定位：整理過後的「長期知識中樞」
• 用途：把外部來源（書、文章、課程）或內部萃取的精華，系統化保存
• 例如：Knowledge Base 中的書單、文章收藏，與 Notes DB 的閱讀筆記連動。

3.3 Tasks DB（任務 / 專案庫）

• 定位：工作流核心
• 用途：追蹤任務狀態，並與 Notes DB 關聯，讓 LLM 能總結、排序
• 例如：Task Board → LLM 可用來做任務總結與優先排序。

3.4 Tracker DB（追蹤庫）

• 定位：數據紀錄，支援 LLM 做分析
• 用途：健康 / 財務 / 習慣追蹤，產生統計報表或趨勢分析
• 例如：Health & Fitness / Finance Tracker → LLM 幫你生成「三個月花費趨勢」或「運動習慣分析」。

4. 改善與優化方向

前面我們已經整理了 Notion DB 的結構 與 ERD，但要讓這個知識系統真正發揮價值，還需要在「資料來源」、「整合中樞」、「應用場景」三個層面做優化。

4.1 多方來源整合

目前的筆記來源多數依靠手動輸入，未來可以透過自動化流程來補強：

• 手動筆記：日常輸入、專案紀錄、會議摘要。
• Notion AI：快速生成初稿，輔助靈感延伸。
• n8n Flow：RSS、自動寄信、Google Docs → 自動匯入 Notion。

4.2 知識中樞：Notion DB + SQLite / ChromaDB

所有資料最終都匯入 Notion Database，並在 Pipeline 中被轉換成 SQLite 與 ChromaDB，作為統一的知識中樞：

• 結構化資料：方便做查詢與檢索。
• 語意向量化：支援 Embedding 與語意比對。
• 關聯設計：Notes ←→ Tasks ←→ Knowledge，避免孤立的資訊孤島。

4.3 應用場景：LLM 驅動的智慧助手

有了乾淨結構化的資料庫，LLM 就能成為智慧助理：

• 搜尋 / 問答：自然語言檢索筆記，不必依靠關鍵字。
• 自動摘要：從 Weekly Review、專案紀錄中自動產生重點。
• 決策輔助：結合財務/健康/工作數據，產生洞察。
• Side Project 輔助：幫助內容創作（文章、簡報）、快速回顧學習資源。

4.4 整體架構

[ 多方來源 ]
   ├── 手動筆記
   ├── Notion AI
   └── n8n Flow
        │
        ▼
[ Notes DB ]
        │ Relation
        ▼
[ Knowledge DB ]   [ Tasks DB ]   [ Tracker DB ]
        │             │               │
        └─────▶ [ SQLite / ChromaDB ] ───▶ LLM 檢索增強 (搜尋 / 問答 / 決策輔助)

5. 小結與下篇預告

今天我們回顧了 Notion 架構，並設計了 Database ERD，把 Notes、Knowledge、Tasks、Tracker 四大核心資料庫重新整理出一個清晰框架。這樣的設計能讓 Notion 筆記更有秩序，也更適合與 LLM 串接。

在 Day 18，我會帶各位深入 Notion AI 的角色 —— 如何在收集與整理階段就發揮作用，幫我們節省時間，甚至作為 LLM 的前置加工器。