Reor – 開源AI個人知識管理工具，自動連接相關筆記

Reor 是一款開源的、基于人工智能的本地知識管理應用，旨在幫助用戶高效整理、檢索和利用個人知識。它具備自動連接相關筆記、語義搜索、問答功能，并支持類似 Obsidian 的 Markdown 編輯器。Reor 強調本地化運行，確保數據隱私安全，同時提供多平臺支持。

Reor 詳解

Reor 是一款立足本地的 AI 驅動的個人知識管理應用，它允許用戶通過類似 Obsidian 的 Markdown 編輯器進行筆記創作。核心功能包括自動連接相關筆記、語義搜索和問答功能，讓用戶能夠輕松組織、檢索和利用他們的知識庫。Reor 采用本地運行模式，所有數據和處理均在本地進行，保障用戶數據安全。它支持多平臺，方便用戶在不同設備上使用。

Reor 的核心功能

• 筆記智能互聯：自動識別并連接具有相似主題或內容的筆記，免去手動創建鏈接的繁瑣。
• 語義檢索：支持語義搜索，用戶無需精確記憶筆記內容，只需輸入相關關鍵詞即可獲得最相關的搜索結果。
• 智能問答：內置大型語言模型 (LLM)，用戶可以向 Reor 提問，LLM 將基于用戶筆記內容提供答案。
• 數據隱私保護：所有功能均在本地運行和存儲，確保用戶數據的私密性與安全性。
• 所見即所得的 Markdown 編輯：支持 Markdown 編輯，提供所見即所得的編輯體驗，方便用戶快速創建和格式化筆記。
• 本地寫作助手：提供本地寫作助手，用戶在寫作時獲得相關筆記建議和提示，幫助用戶更流暢地進行寫作。
• 本地模型運行支持：與 Ollama 集成，用戶可以直接在 Reor 中下載和運行本地模型，或連接到 OpenAI 兼容的 API。
• 多平臺兼容：支持 Mac、Linux 和 Windows 等多種操作系統，方便用戶跨設備使用。

Reor 的技術基石

• 向量數據庫：內部使用向量數據庫，將每條筆記分塊并嵌入其中?；谙蛄肯嗨贫扔嬎?，實現筆記間的自動關聯。
• LLM 驅動的問答：利用 LLM（大型語言模型）進行問答，采用檢索增強生成（RAG）技術，從筆記語料庫中檢索相關信息，生成精準答案。
• 本地模型運行：Reor 采用 Llama.cpp、Transformers.js 和 LanceDB 等技術，支持 LLMs 和嵌入模型在本地運行，從而確保數據隱私和性能優化。
• Markdown 解析與編輯：Reor 采用 Markdown 作為筆記格式，支持 WYSIWYG 編輯，方便用戶快速編寫和組織筆記。
• 語義搜索技術：基于嵌入模型將文本轉化為向量，并通過向量相似度進行語義搜索，提高搜索的準確性和效率。

Reor 的官方資源

• 項目官網：https://www.reorproject.org/
• GitHub 倉庫：https://github.com/reorproject/reor

Reor 的應用場景

• 個人知識管理：幫助用戶高效整理筆記，通過自動鏈接和語義搜索快速找到相關信息，提升知識檢索效率。
• 學術研究：方便研究人員整理文獻筆記、實驗記錄，快速關聯相關研究內容，輔助論文撰寫，提高研究效率。
• 團隊協作：助力團隊成員共享知識、整理項目文檔，快速找到團隊內部相關經驗和最佳實踐，提升協作效率。
• 企業知識管理：企業管理內部文檔、政策文件，搭建項目知識庫，方便員工查找學習，提升整體效率。
• 創意寫作：創意工作者管理靈感記錄、創意草稿，快速關聯激發更多靈感，輔助小說、劇本等創作。

常見問題解答

Q: Reor 的數據安全如何保障？
A: Reor 所有功能均在本地運行，用戶數據完全存儲在本地，確保數據隱私安全。

Q: Reor 支持哪些操作系統？
A: Reor 支持 Mac、Linux 和 Windows 等多種操作系統。

Q: Reor 的 Markdown 編輯器有什么特點？
A: Reor 的 Markdown 編輯器支持所見即所得的編輯體驗，方便用戶快速創建和格式化筆記。

Q: Reor 的語義搜索是如何實現的？
A: Reor 基于嵌入模型將文本轉化為向量，通過向量相似度進行語義搜索，提高搜索的準確性和效率。