【开源看AI】4.2K star!Reor:AI自动帮你发现知识之间的连接

转自公众号:无人之路

前几天介绍了Quivr,一款用AI帮助个人管理知识、构建第二大脑的人工智能应用。不过Quivr侧重的是将你已有的、很大可能是从其他地方得来的知识文档(比如PDF、 Word等)汇总成不同主题的Brain,这个汇总的过程是手动的,需要用户自己介入的。而喜欢自己做笔记、写东西的创作者来说,如何自动化地在知识之间建立内在的连接、发现不同时间想法之间隐藏关联,从而激发灵感、增进思维,可能是更重要的助力。而Reor就为此而生。


Reor 是一个开源的AI个人知识管理工具,以提升思考为宗旨,而非取代思考。通过连接笔记、探索新见解和增强推理能力,Reor 让知识管理更加智能化!😊

其官网:

https://reorproject.org/

Github地址:

https://github.com/reorproject/reor


产品定位 🚀

Reor 定位于一款私有的AI个人知识管理工具,它不仅能够自动连接相关笔记,还能通过AI回答关于笔记的问题。这款工具强调本地运行模型,保障用户数据的私密性。🌐


关键特性 ✨

  • 笔记连接:通过语义相似性,自动在“相关笔记”侧边栏中连接你的笔记。

  • 智能聊天:您可以询问任何关于笔记的问题,Reor 将提供相关上下文。

  • AI闪卡:可以轻松生成闪卡,帮助记忆和理解。


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使用场景 🎯

无论是学生、研究人员还是任何需要管理大量信息的专业人士,Reor 都能帮助他们有效地整理和链接知识,发现新的洞见。📚

Reor 面向那些需要高效管理个人知识和数据的用户,特别适合注重隐私保护和数据本地化的个人。👤


使用流程 🔄

Reor 允许用户通过markdown文件导入笔记,并支持将笔记数据存储在本地。用户可以通过简单的操作,将复杂的信息以卡片形式生成和管理。🔧

  1. 安装Reor。Reor支持Windows、Mac、Linux等全平台操作系统,到官网下载

https://www.reorproject.org/downloads

下载软件包,安装即可使用。

  1. 初始化。包括导入你的笔记文件夹、Embedding和LLM的设置。其中Reor要求导入的笔记是markdown(.md)文件,它是现在的主流笔记软件Obsidian、Logseq、Typora等默认的文件格式,非常通用。

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我导入了之前用Typora写的一些笔记(内容包括数据工程、 Python、 人工智能以及以Ace作为主人公的一些散文体的小说等)、使用默认的Embedding模型、通过Attach remote LLM设置好OpenAI的反向代理、选定大语言模型为gpt-3.5-turbo-1106之后,Reor就开始一系列的初始化动作,对这些笔记做切分、Embedding、写入本地向量数据库(LanceDB )。

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  1. 探索主界面。初始化完成之后,就看到主界面,从左至右包括:

  • 工具栏。从这里可以发起主要功能,包括:查看笔记列表、AI问答、笔记搜索、创建笔记、创建文件夹、AI闪卡等。

  • 笔记列表。从这里可以看到笔记文件夹下的主要内容。

  • 笔记写作。这个区域用来查看和编辑笔记。

  • 相关笔记。这是通过语义的相关性,对每段话都生成了相关的笔记段落。

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  1. 探索相关笔记。Reor对每段话都生成了对应的Embedding,并通过Embedding计算出语义相识的相关笔记段落。因此每段话的相关笔记都不一样,可以实时查看。

  1. 创建新笔记。通过新建笔记入口,创建一个名叫“quivr”的笔记,介绍Quivr这个与Reor有一定联系的AI软件:

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输入Quivr介绍的内容后,Reor就非常及时地展示出与它相关笔记是“Reor”!这是创作者想要的,发现知识之间的隐秘联系,引发思考和灵感:

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  1. AI问答。与Quivr一样,Reor支持用AI就你的笔记展开对话,它会搜索你的笔记内容,汇总相关知识并回答,并给出相关笔记作为引用源。比如问它“如何使用AI做个人知识管理?”,AI会结合我笔记中的Reor和Quivr相关的介绍文章,给出对应的答案:

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比如问数据工程相关的问题,它会结合我关于“Fundamentals of Data Engineering”这本书的读书笔记来作答:

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比如关于Python数据结构的问题,它会结合我学习Python时做的练习笔记来回答:

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更隐秘一些的,是关于Ace这个虚构人物的感受:

  1. AI闪卡。为了加强对知识点的记忆,很多人会制作闪卡(一面是问题,另一面是答案的卡片)来辅助。Reor通过AI来自动生成闪卡。下面是针对Reor介绍文章的闪卡制作,它包含了11个问题和对应的答案:

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创建之后,就能通过Review my existing cards来复习这些闪卡。


小结思考 🧐

相比Quivr,Reor更侧重创作者的写作过程,帮助作者发现自己笔记中知识之间的隐秘联系,从而启发灵感,增强思考。其实Reor(AI自动发现笔记之间的连接)、Quivr(AI帮助管理第二大脑)、search_with_lepton(对话式搜索引擎)这三者可以整合起来,将创作知识 + 本地知识 + 网络知识结合在一起,形成一个人完整的第二大脑,但以什么样的产品形式串起来,这是一个值得探索的问题。我会在这方面做更多的探索和思考,欢迎留言交流。

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