https://github.com/reorproject/reor
Github项目详情见【阅读原文】
项目简介
Reor 是一个基于人工智能的桌面笔记应用程序，利用人工智能技术自动链接相关笔记、回答有关笔记的问题、提供语义搜索功能，并能够生成人工智能闪卡。
所有数据都存储在本地，用户可以使用类似 Obsidian 的 Markdown 编辑器编辑笔记。
该项目依托于如 Ollama、Transformers.js 和 LanceDB 等项目，使得大型语言模型（LLM）和嵌入模型能够在本地运行。同时，Reor 也支持连接到 OpenAI 或兼容 OpenAI 的 API，如 Oobabooga。
使用场景
Reor 适用于需要管理大量个人笔记和知识资料的用户。
特别适合于研究人员、学者、作家、学生以及任何需要整理和检索大量信息的专业人士。
Reor 通过其自组织的特点，帮助用户以一种更智能、更直观的方式连接和检索他们的笔记。
使用方法
开始使用
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从 reorproject.org（ https://reorproject.org） 或 releases（https://github.com/reorproject/reor/releases） 下载应用程序。支持 Mac、Linux 和 Windows 系统。 -
像安装普通应用程序一样进行安装。
运行本地模型
Reor 可以直接与 Ollama 交互，允许用户从应用程序内部下载并运行本地模型。
用户可以在设置中添加新的本地 LLM，然后输入他们希望 Reor 下载的模型名称。可从这里（https://ollama.com/library） 查找可用的模型。
导入其他应用的笔记
Reor 在文件系统的单个目录中工作，首次启动时选择目录。
要从其他应用程序导入笔记/文件，需要手动将 Markdown 文件放置到该目录。
注意：如果 Markdown 文件中有 frontmatter，可能无法正确解析。希望不久的将来能与其他应用程序集成！
从源代码构建
确保环境已安装 nodejs（https://nodejs.org/en/download）。
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克隆仓库：
git clone https://github.com/reorproject/reor.git
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安装依赖：
npm install
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开发模式运行：
npm run dev
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构建应用程序：
npm run build
注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。
欢迎关注&点赞&在看，感谢阅读~
原文始发于微信公众号（AIGC创想者）：5.7K+ Star！一款AI驱动的桌面笔记应用，能自动链接相关笔记，回答有关笔记的问题，并提供语义搜索功能，数据存储在本地……
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