Reor让AI助你笔记管理，超实用！

在信息爆炸的时代，如何有效管理和利用知识成为我们面临的重要挑战。传统的笔记软件往往局限于简单的记录和整理，难以真正帮助我们理解、思考和提取知识。AI 时代已然到来，没有接入 AI 的应用几乎不能称为一款合格的应用。对于笔记来说，没有 AI 加持的笔记很难赢得用户。

今天，分享一款革命性的 AI 笔记应用——Reor，它不仅能够自我组织您的笔记，还能在本地运行模型，为您提供一个全新的知识管理体验。

Reor

是一款由人工智能驱动的本地化桌面笔记应用，专为知识管理设计。它能自动关联相关笔记、回答用户提问并支持语义搜索，所有数据存储在用户本地设备。该软件基于Electron开发，兼容Windows/macOS/Linux，采用类似Obsidian的Markdown编辑器，并整合了LLM大模型（如通义千问、ChatGLM）和向量数据库技术。核心功能包括：自动构建笔记知识网络、本地运行AI模型保障隐私、跨平台支持Markdown文件导入，以及渐进式学习提升智能程度。用户可通过Docker快速部署，适合技术文档管理者或注重数据安全的群体。当前版本在中文处理与移动端适配方面仍有改进空间。

Reor 采用向量数据库技术，将你的每篇笔记进行分块并嵌入向量空间。通过向量相似度算法，Reor 能够自动关联相关笔记，构建你独特的知识网络。这意味着，当你撰写一篇新笔记时，Reor 会自动推荐相关内容，帮助你快速找到相关信息，并将想法串联起来。

Reor 集成了强大的本地 LLM 模型，应用内置的大语言模型能够在你的笔记集合上执行检索式问答（RAG），帮助回答基于笔记内容的查询。例如 Ollama 和 Transformers.js。你可以将笔记作为知识库，利用 Reor 的 LLM 功能进行问答。当你想查询某个知识点时，Reor 会从你的笔记中检索相关内容，并利用 LLM 生成答案，帮助你快速理解和应用知识。在编辑模式下，人类可以切换侧边栏来展示从语料库中“检索”到的相关笔记。这是一种通过在当前笔记中交叉参考来自你语料库的相关想法来“增强”你的思维的非常强大的方式。

传统笔记应用只能根据关键词进行搜索，即使你只记得模糊的关键词，它也能根据你的意图，精准地找到相关的笔记。这极大地提高了知识检索的效率，让你不再为寻找信息而烦恼。这意味着你可以使用自然语言进行搜索，即使没有使用过精确的关键词，Reor 也能理解你的搜索意图，并返回相关结果。

与其他依赖云端服务的笔记应用不同，Reor 坚持本地运行的理念。所有数据都存储在你的设备上，确保你的隐私和安全。同时，本地运行也带来更快的响应速度和更高的可靠性。Reor与Llama.cpp等开源项目紧密集成，使得大型语言模型和嵌入模型可以在本地运行，无需依赖外部服务器。

Reor是一款功能强大、易于使用、安全可靠的本地化知识管理软件。它将AI技术与传统笔记管理相结合，为用户提供了全新的知识管理体验。如果你想要提升知识管理效率，并探索AI赋能的知识管理新方式，那么Reor是你最佳的选择。

官网：https://reorproject.org/

Github地址：https://github.com/reorproject/reor