项目简介
Reor是一个自组织的人工智能笔记软件，运行在本地，支持自动链接相关想法、回答笔记中的问题，并提供语义搜索。它基于Llama.cpp、Transformers.js和LanceDB等技术，允许本地运行大型语言模型和嵌入式模型。用户可以通过Obsidian风格的Markdown编辑器编辑笔记。
扫码加入交流群
获得更多技术支持和交流
（请注明自己的职业）
为什么说是「自组织」的
1.你写的每一条笔记都会被切分并嵌入到一个内部向量数据库中。
2.相关的笔记会通过向量相似度自动连接起来。
3.基于LLM的问答系统在笔记语料库上进行RAG处理。
4.所有内容都可以通过语义进行搜索。
可以将Reor视为一个具有两个生成器的RAG应用程序：LLM和人类。在问答模式下，LLM会从语料库中获取检索到的上下文来帮助回答查询。类似地，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。
安装
1.Mac、Linux 和 Windows 均支持。
下载链接：
①https://reorproject.org/
②https://github.com/reorproject/reor/releases
2.像安装普通应用一样安装
本地模型运行
Reor 直接与 Llama.cpp 库交互，因此无需下载 Ollama。目前你需要手动下载你选择的模型：
下载一个 GGUF 模型文件。Hugging Face 有一个展示最流行模型的好页面。推荐从一个 7B 4-bit 模型开始，并看看它在您的系统上的表现如何。
在 Reor 设置下的「添加新的本地模型」中连接它。
还可以连接到兼容 OpenAI 的 API，如 Oobabooga、Ollama 或 OpenAI 本身！
从其他应用导入笔记
Reor 在文件系统中的单一目录内工作。你在首次启动时选择该目录。要从另一个应用导入笔记/文件，你需要手动用 markdown 文件填充那个目录。希望不久后能与其他应用集成！
从源代码构建
确保你已安装 nodejs。
克隆库：
git clone https://github.com/reorproject/reor.git
安装依赖：
npm install
开发运行：
npm run dev
构建：
npm run build
项目链接
https://github.com/reorproject/reor
关注「 开源AI项目落地 」公众号
