在这个信息爆炸的时代,如何有效地管理和利用个人知识成为了许多人面临的挑战。Reor应运而生,它是一款革命性的AI驱动桌面笔记应用,旨在帮助用户更智能、更高效地管理个人知识库。
Reor的与众不同之处在于它将AI的强大功能与本地化处理相结合,为用户提供了一系列令人印象深刻的功能:
自动关联笔记: Reor会自动分析你的笔记内容,并建立相关笔记之间的链接,帮助你发现知识间的潜在联系。
AI问答: 基于你的笔记库,Reor可以回答你提出的问题,就像有一个了解你所有知识的私人助理。
语义搜索: 不再局限于关键词搜索,Reor能够理解你搜索的语义,找到最相关的内容。
AI生成闪卡: 自动从你的笔记中生成复习用的闪卡,助你更好地记忆和理解知识点。
本地存储: 所有数据都存储在本地,确保你的隐私和数据安全。
Obsidian风格编辑器: 提供类似Obsidian的Markdown编辑体验,让你专注于内容创作。
Reor的一大技术亮点是它能够在本地运行AI模型。这得益于以下开源项目的支持:
通过这些技术,Reor实现了以下工作流:
这种设计使Reor成为一个独特的RAG(检索增强生成)应用,它有两个"生成器":AI模型和人类用户。在问答模式下,AI模型利用从笔记库中检索的上下文来回答查询。同样,在编辑模式下,用户可以切换侧边栏,查看从笔记库中"检索"的相关笔记。这种方式极大地增强了用户的思考过程,让你能够轻松地将当前笔记中的想法与整个知识库中的相关想法进行交叉引用。
使用Reor非常简单:
访问reorproject.org或GitHub releases页面下载适合你操作系统的版本。Reor支持Mac、Linux和Windows。
像安装普通应用一样安装Reor。
首次启动时,选择一个目录作为Reor的工作目录。
Reor的一大特色是它可以直接与Ollama交互,这意味着你可以直接在Reor内下载和运行本地AI模型。操作步骤如下:
除此之外,Reor还支持连接到OpenAI兼容的API,如Oobabooga、Ollama或OpenAI本身。这种灵活性让用户可以根据自己的需求和偏好选择最适合的AI模型。
Reor在文件系统中的单个目录内工作。要从其他应用导入笔记或文件,你需要手动将Markdown文件放入该目录。值得注意的是,如果你的Markdown文件中包含frontmatter,可能无法正确解析。Reor团队正在努力开发与其他应用的集成功能,希望能够在不久的将来推出。
Reor是一个开源项目,欢迎社区成员参与贡献。无论你是想添加新功能、修复bug,还是改进样式,Reor团队都非常欢迎你的参与。你可以查看GitHub上的issues页面和贡献指南来开始你的贡献之旅。
项目使用AGPL-3.0许可证,详细信息可以在GitHub仓库的LICENSE
文件中查看。
Reor代表了个人知识管理工具的未来方向。通过将AI的强大功能与本地化处理相结合,Reor不仅提供了智能的知识管理体验,还保护了用户的隐私和数据安全。无论你是学生、研究人员,还是知识工作者,Reor都能成为你强大的思考助手和知识管理工具。
随着项目的不断发展和社区的积极参与,我们可以期待Reor在未来带来更多创新功能,进一步改变我们管理和利用个人知识的方式。现在就开始使用Reor,探索AI辅助下的知识管理新境界吧!
🤔 有趣的是,"Reor"在拉丁语中意为"思考"。这个名字恰如其分地反映了这款工具的核心目标:增强我们的思考能力,让知识管理变得更加智能和高效。让我们一起期待Reor为我们的知识管理之旅带来更多惊喜和创新!
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