網(wǎng)友 竹林風(fēng) 說(shuō)，已經(jīng)成功的用 mxbai-embed-large 映射到 text-embedding-ada-002，并測(cè)試成功了。不愧是愛(ài)折騰的人，老蘇還沒(méi)時(shí)間試，因?yàn)橛终业搅肆硪粋€(gè)支持 AI 的桌面版筆記 Reor

Reor 簡(jiǎn)介

什么是 Reor ?

Reor 是一款由人工智能驅(qū)動(dòng)的桌面筆記應(yīng)用：它會(huì)自動(dòng)鏈接相關(guān)筆記、回答筆記中的問(wèn)題并提供語(yǔ)義搜索。所有內(nèi)容都存儲(chǔ)在本地，您可以使用類似 Obsidian 的 Markdown 編輯器編輯筆記。

Reor 可以成為你的一款私人和本地的 AI 個(gè)人知識(shí)管理應(yīng)用

主要特點(diǎn)

1. AI 驅(qū)動(dòng)的筆記管理：Reor 自動(dòng)鏈接相關(guān)筆記，支持語(yǔ)義搜索，并可以回答關(guān)于筆記的問(wèn)題。

2. 本地存儲(chǔ)：所有數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在本地，用戶可以使用類似 Obsidian 的 Markdown 編輯器編輯筆記。

3. 模型本地運(yùn)行：Reor 支持本地運(yùn)行大型語(yǔ)言模型（LLMs），用戶可以通過(guò)應(yīng)用下載和運(yùn)行模型，還可以連接到 OpenAI 兼容的 API。

4. 智能信息檢索：應(yīng)用通過(guò)向量數(shù)據(jù)庫(kù)連接相關(guān)筆記，并提供基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）的問(wèn)答功能。

5. 易于導(dǎo)入和集成：用戶可以手動(dòng)將其他應(yīng)用的 Markdown 文件導(dǎo)入到 Reor。

Reor 的目標(biāo)是增強(qiáng)用戶的思維過(guò)程，幫助他們更有效地管理和利用知識(shí)。

核心功能

聊天

• 你可以向整個(gè)筆記集提問(wèn)，詢問(wèn)任何你想知道的內(nèi)容！Reor 會(huì)自動(dòng)為大型語(yǔ)言模型（LLM）提供相關(guān)上下文。

• 例如，可以問(wèn)：“我對(duì)哲學(xué)的看法是什么？”或“總結(jié)一下我關(guān)于黑洞的筆記”。

• 在設(shè)置中，你可以連接本地 LLM 或使用你的 API 密鑰連接到 OpenAI 模型。

• LLM 可以被提供“工具”，如搜索、創(chuàng)建文件等。這能讓 LLM 在你的知識(shí)庫(kù)中更有效地執(zhí)行任務(wù)。

• 你還可以編輯提供給 LLM 的系統(tǒng)提示。

寫作助手

• Reor 內(nèi)置了寫作助手，可以幫助你進(jìn)行寫作。

• 你可以通過(guò)在新行上按空格鍵或選擇文本并點(diǎn)擊出現(xiàn)的圖標(biāo)來(lái)觸發(fā)它。

鏈接

• Reor 會(huì)自動(dòng)將你的筆記鏈接到“相關(guān)筆記”側(cè)邊欄中的其他筆記。

• 你可以通過(guò)高亮特定文本并點(diǎn)擊出現(xiàn)的按鈕來(lái)查看與之相關(guān)的筆記。

• 你也可以通過(guò)用兩個(gè)方括號(hào)包圍文本來(lái)創(chuàng)建行內(nèi)鏈接（類似于 Obsidian）。[[像這樣]]

你可以通過(guò)將 markdown 文件添加到你的庫(kù)目錄中，從其他應(yīng)用導(dǎo)入筆記。請(qǐng)注意，Reor 僅會(huì)讀取 markdown 文件。

下載及運(yùn)行

Reor 的下載地址：https://www.reorproject.org/downloads

或者 https://github.com/reorproject/reor/releases

目前的更新迭代速度非?？?#xff0c;老蘇下載了 windows 版

第一次運(yùn)行

選擇筆記庫(kù)的目錄后，直接點(diǎn) Next

• 嵌入模型：如果你的筆記多，而且以中文為主，建議改為 jina-embeddings-v2-base-zh，對(duì)中文支持可能更好。
• LLM 暫時(shí)先不管，安裝完成后可以再設(shè)置。

開始索引筆記

因?yàn)槲募欢?#xff0c;還是比較快的

完成索引之后的主界面

設(shè)置

LLM

點(diǎn)左下角的小齒輪

進(jìn)入設(shè)置 --> LLM 設(shè)置界面

支持三種模式：

• Local LLM 模式。可以直接輸入模型名稱。這是在本地運(yùn)行的，不過(guò)老蘇覺(jué)得這種方式不太經(jīng)濟(jì)，尤其是你需要在多臺(tái)電腦上同步筆記的情況下

可以指定參數(shù)，例如：qwen2.5:1.5b

• Setup Cloud LLM API 模式。支持 OpenAI 和 Anthropic，都只要輸入 API key 就可以。云服務(wù)雖然簡(jiǎn)單，但是對(duì)國(guó)內(nèi)用戶不太友好

• Setup a custom LLM API 模式。這種自定義模式適合自己安裝了 AI 服務(wù)的玩家

這里假設(shè)你已經(jīng)安裝了我們需要用到的 One API 和 kimi-free-api，當(dāng)然 One API 并不是必須的，你要是想省事，可以只安裝 kimi-free-api

文章傳送門：

• 長(zhǎng)文本大模型API服務(wù)kimi-free-api
• 大模型接口管理和分發(fā)系統(tǒng)One API

• API URL：用 One API 的地址，加上 /v1，例如：http://192.168.0.197:3033/v1；
• API Name：這是給 API 一個(gè)名字，例如：oneapi-kimi；
• Optional API Key：用 One API 的令牌；

• Model Names：用 One API 的模型名稱；

輸入模型名稱后，需要點(diǎn)后面的 Add

現(xiàn)在的設(shè)置界面

多個(gè)模型是可以切換的

本地的模型所在的目錄

Embedding Model

Select Model 除了開始選擇的默認(rèn)的 UAE-Large-V1 外，還有其他的可選

但是說(shuō)實(shí)話不太了解，不過(guò)從小字看，顯然 jina-embeddings-v2-base-zh 更適合中文

另外，Custom Embedding Model 同樣支持下載 huggingface 上的模型

例如老蘇之前安裝過(guò)的 M3E

需要注意的是，如果你更換了 Embedding Model ，會(huì)重新矢量化和索引筆記，所以筆記多的話，不建議隨意切換

ChatBot

點(diǎn)右上角的 Show ChatBot

先試試 qwen2.5 ，隨便問(wèn)問(wèn)

繼續(xù)

再用 kimi，一次不合規(guī)，一次卡死

從 kimi-free-api 的日志看，提示詞限定了只能從筆記里查詢

出錯(cuò)的原因，也許因?yàn)槎虝r(shí)間內(nèi)密集的提交，或者 token 超了

縮小范圍后，果然就可以了

所以可能還是本地模型或者 ollama 更適合，畢竟自己搭建的，能限制你的只有硬件配置，而不是其他的

老蘇的臺(tái)式機(jī)是很古老的第六代 i7，而且是板載的顯卡，但畢竟比跑群暉的 NUC 還是強(qiáng)多了。所以本機(jī)跑 qwen2.5:1.5b 還是很快的

最后建議跟蹤功能關(guān)閉掉

估計(jì)后續(xù)的一段時(shí)間，老蘇會(huì)是 Obsiadian + Reor 的組合，因?yàn)楣P記庫(kù)是可以共用的，這彌補(bǔ)了 Reor 沒(méi)有插件及其他方面的不足

參考文檔

reorproject/reor: Private & local AI personal knowledge management app for high entropy thinkers.
地址：https://github.com/reorproject/reor

Reor
地址：https://www.reorproject.org/