在信息爆炸的时代，个人知识管理（PKM）变得越来越重要。如何有效地组织、连接和检索个人知识，是每个知识工作者都需要面对的问题。Reor应运而生，它是一款开源的本地化AI个人知识管理工具，旨在帮助用户更高效地管理和利用个人知识。
Reor：AI赋能的个人知识管理新选择
Reor的核心理念是通过AI技术，自动连接相关的笔记，提供语义搜索和问答功能，从而帮助用户更好地组织和检索知识。与其他知识管理工具不同，Reor强调本地优先，所有数据都存储在本地，确保用户的数据隐私。同时，Reor还提供了类似Obsidian的Markdown编辑器，让用户可以方便地进行笔记编辑。
Reor的主要功能：构建你的知识宇宙
Reor的功能丰富，涵盖了知识管理的各个方面：
自动连接相关笔记：Reor能够自动识别和连接具有相似主题或内容的笔记，无需用户手动创建链接。这一功能极大地提高了知识的连接效率，帮助用户发现知识之间的潜在联系。
想象一下，你正在研究“人工智能”这个主题，Reor可以自动将你所有关于人工智能的笔记连接起来，无论这些笔记是关于机器学习、深度学习还是自然语言处理。这样，你就可以在一个统一的视图中查看所有相关的信息，从而更全面地理解这个主题。
语义搜索：传统的关键词搜索往往只能找到包含特定关键词的笔记，而Reor的语义搜索则更加智能。它能够理解你的搜索意图，返回与你的搜索意图最相关的结果，即使笔记中没有包含你输入的关键词。
例如，你想查找关于“如何提高工作效率”的笔记，你可以直接输入“提高效率”，Reor会返回所有与提高效率相关的笔记，无论这些笔记是否包含了“提高效率”这个关键词。这种语义搜索的能力极大地提高了搜索的准确性和效率。
Q&A 功能：Reor内置了大型语言模型（LLM），你可以像与一个知识渊博的助手对话一样，向Reor提问。LLM会基于你的所有笔记内容提供答案，帮助你快速找到所需的信息。
例如，你可以问Reor：“什么是Transformer模型？”，Reor会根据你笔记中关于Transformer模型的内容，给出一个详细的解答。这个功能对于快速回顾知识、解决问题非常有帮助。
本地优先：Reor的所有功能都在本地运行和存储，确保你的数据隐私。这意味着你的笔记不会被上传到云端，只有你自己才能访问你的数据。
在数据安全越来越受到重视的今天，本地优先的策略显得尤为重要。Reor让你完全掌控自己的数据，无需担心数据泄露的风险。
所见即所得的Markdown编辑：Reor支持Markdown编辑，让你用Markdown语法来格式化笔记。编辑器提供所见即所得的体验，让你在编写笔记的同时就能看到最终的效果。
Markdown是一种轻量级的标记语言，易于学习和使用。Reor的Markdown编辑器让你专注于内容创作，而无需花费大量时间在格式调整上。
本地写作助手：Reor提供本地写作助手，在写作时随时获取相关笔记的建议和提示，帮助你更流畅地进行写作。这个功能对于写博客、写报告、写论文等场景非常有用。
当你正在写一篇关于“可持续发展”的文章时，Reor的写作助手可以自动为你推荐相关的笔记，例如关于环境保护、能源效率、循环经济等方面的笔记。这可以帮助你更全面地了解这个主题，并为你的文章提供更多的素材。
支持本地模型运行：Reor与Ollama集成，支持你直接在Reor中下载和运行本地模型，或连接到OpenAI兼容的API。这意味着你可以在本地使用各种强大的AI模型，而无需依赖云端服务。
例如，你可以下载一个文本生成模型，用它来生成文章、摘要、甚至诗歌。或者，你可以连接到OpenAI的API，使用GPT-3等强大的语言模型。
多平台支持：Reor支持Mac、Linux和Windows等多种操作系统，让你可以在不同的设备上使用Reor。无论你是在办公室、在家还是在旅途中，都可以随时访问你的知识。
Reor的技术原理：深入剖析AI的魔力
Reor之所以能够实现上述功能，得益于其先进的技术架构：
向量数据库：Reor使用内部矢量数据库，将每条笔记分块并嵌入到数据库中。基于向量相似度计算，自动连接相关笔记。向量数据库能够高效地存储和检索向量数据，这对于实现语义搜索和自动连接功能至关重要。
传统的数据库只能存储结构化数据，例如数字和文本。而向量数据库可以存储非结构化数据，例如图像、音频和文本的向量表示。通过将笔记转换为向量，Reor可以计算笔记之间的相似度，从而实现自动连接。
LLM驱动的问答：Reor基于LLM（大型语言模型）进行问答，用检索增强生成（RAG）技术，从笔记语料库中检索相关信息，辅助生成答案。LLM是近年来人工智能领域最热门的技术之一，它能够理解和生成自然语言。
RAG技术是一种将检索和生成相结合的技术。Reor首先从你的笔记中检索相关信息，然后使用LLM根据这些信息生成答案。这使得Reor能够提供更准确、更全面的答案。
本地模型运行：Reor支持在本地运行LLMs和嵌入模型，基于Llama.cpp、Transformers.js和LanceDB等技术，确保数据隐私和性能优化。本地模型运行意味着你的数据不会被上传到云端，从而保护了你的隐私。
同时，本地模型运行还可以提高性能。由于数据不需要通过网络传输，因此可以更快地进行处理。
Markdown解析与编辑：Reor用Markdown作为笔记格式，支持WYSIWYG编辑，方便用户快速撰写和整理笔记。Markdown是一种轻量级的标记语言，易于学习和使用。
WYSIWYG（所见即所得）编辑意味着你在编写笔记的同时就能看到最终的效果。这可以提高你的写作效率，并减少错误。
语义搜索技术：Reor基于嵌入模型将文本转换为向量，用向量相似度进行语义搜索，提高搜索的准确性和效率。嵌入模型是一种将文本转换为向量的模型。
通过将文本转换为向量，Reor可以计算文本之间的相似度，从而实现语义搜索。这种语义搜索技术比传统的关键词搜索更准确、更高效。
Reor的应用场景：无限可能
Reor的应用场景非常广泛，可以应用于个人知识管理、学术研究、团队协作、企业知识管理和创意写作等领域：
个人知识管理：Reor可以帮助你整理笔记，基于自动链接和语义搜索快速找到相关内容，提升知识检索效率。无论你是学生、研究人员还是知识工作者，都可以使用Reor来管理你的知识。
例如，你可以使用Reor来整理你的学习笔记、会议记录、项目文档等。通过Reor的自动连接和语义搜索功能，你可以快速找到所需的信息，提高你的学习和工作效率。
学术研究：Reor便于研究人员整理文献笔记、实验记录，快速关联相关研究内容，辅助论文撰写，整合引用已有成果，提高研究效率。研究人员需要阅读大量的文献，并整理大量的实验数据。
Reor可以帮助研究人员更好地管理这些信息，快速找到相关的内容，从而提高研究效率。例如，你可以使用Reor来整理你的文献笔记、实验记录、研究报告等。通过Reor的自动连接和语义搜索功能，你可以快速找到相关的研究内容，辅助你的论文撰写。
团队协作：Reor助力团队成员共享知识、整理项目文档，快速找到团队内部相关经验和最佳实践，提升协作效率，支持文档实时协作。团队协作需要共享知识和经验。
Reor可以帮助团队成员更好地共享知识，快速找到团队内部的相关经验和最佳实践，从而提高协作效率。例如，你可以使用Reor来整理你的项目文档、会议记录、培训资料等。通过Reor的自动连接和语义搜索功能，你可以快速找到团队内部的相关信息，辅助你的工作。
企业知识管理：Reor可以帮助企业管理内部文档、政策文件，搭建项目知识库，方便员工查找学习，提升整体效率，支持员工培训资料管理。企业需要管理大量的内部文档和政策文件。
Reor可以帮助企业更好地管理这些信息，方便员工查找学习，从而提升整体效率。例如，你可以使用Reor来整理你的内部文档、政策文件、项目文档等。通过Reor的自动连接和语义搜索功能，你可以快速找到企业内部的相关信息，辅助你的工作。
创意写作：Reor可以帮助创意工作者管理灵感记录、创意草稿，快速关联激发更多灵感，辅助小说、剧本等创作，整理角色背景、情节线索。创意写作需要灵感和素材。
Reor可以帮助创意工作者更好地管理灵感记录和创意草稿，快速关联激发更多灵感，从而辅助小说、剧本等创作。例如，你可以使用Reor来整理你的灵感记录、创意草稿、角色背景、情节线索等。通过Reor的自动连接和语义搜索功能，你可以快速找到相关的素材，辅助你的创作。
总结：Reor，你的智能知识管家
Reor是一款功能强大、易于使用的开源AI个人知识管理工具。它通过AI技术，自动连接相关的笔记，提供语义搜索和问答功能，从而帮助你更高效地管理和利用个人知识。无论你是学生、研究人员、知识工作者还是创意工作者，都可以使用Reor来提升你的知识管理效率，释放你的知识潜力。
