告别信息焦虑：Reor如何用本地AI重构你的笔记管理体验
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/reor 你是否也曾陷入这样的困境：精心整理的笔记随着数量增长变得难以检索，重要灵感被淹没在文件夹的海洋中，想要跨文档关联想法却只能依靠手动标签？作为一款本地优先的AI知识管理工具（Self-organizing AI note-taking app），Reor通过将大语言模型(LLM)与向量数据库深度整合，正在重新定义个人笔记的组织方式。本文将从安装配置到高级功能，带你全面掌握这款开源工具的核心能力，让知识真正实现自组织生长。
快速上手：从零到一搭建你的智能笔记系统
安装与初始化
Reor支持Windows、macOS和Linux全平台，你可以通过两种方式开始使用：
1. 直接下载安装包（推荐普通用户）
访问官方发布渠道获取最新版本，安装过程与常规桌面应用无异。首次启动时，系统会引导你选择笔记存储目录——建议创建专用文件夹，方便后续数据管理。
2. 从源码构建（开发者选项）
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/reor
cd reor
npm install
npm run dev # 开发模式
# 或执行构建命令生成可执行文件
npm run build
项目构建配置文件：package.json、vite.config.mts
界面初探：三大核心区域
启动后你会看到简洁而功能完备的界面布局，主要包含：
- 编辑器区域：基于BlockNote构建的富文本编辑器，支持 markdown 语法和多媒体插入
- 文件侧边栏：传统的文件树视图，可通过FileSidebar.tsx组件自定义
- 语义侧边栏：显示与当前笔记相关的内容推荐，核心逻辑在SimilarEntriesComponent.tsx中实现
注：实际界面可能因版本更新有所变化，此图标仅供参考
核心功能解析：本地AI如何重塑笔记体验
1. 自组织知识网络：告别手动标签
传统笔记软件依赖用户创建标签和文件夹来组织内容，而Reor通过向量嵌入技术自动建立笔记间的关联。当你创建或编辑笔记时：
- 系统会将内容分割为语义块（chunking.ts）
- 使用指定的嵌入模型（如默认的UAE-Large-V1）生成向量表示
- 存储到LanceDB向量数据库（lance.ts）
- 实时计算与其他笔记的相似度并展示关联结果
你可以在设置中切换不同的嵌入模型，例如为中文内容选择jina-embeddings-v2-base-zh，或为低性能设备选择轻量级模型bge-small-en-v1.5。
2. AI写作助手：本地模型保护隐私
Reor的AI助手功能完全在本地运行，所有对话不会上传至云端。配置步骤：
- 进入设置 → LLM设置（LLMSettingsContent.tsx）
- 点击"Attach Local LLM"按钮，在弹出的NewOllamaModelModal.tsx中输入模型名称
- 推荐初学者使用"llama3:8b"等中型模型，平衡性能与效果
模型下载进度可通过OllamaService.ts中的进度回调实时显示
使用时只需在编辑器中选中文本，或在聊天面板输入问题，AI会基于你的笔记内容生成回答，并自动引用相关来源（实现逻辑见ChatSources.tsx）。
进阶技巧：释放Reor全部潜能
1. 自定义嵌入模型
对于特定语言或专业领域，你可以添加自定义嵌入模型：
- 在设置 → 嵌入设置中点击"添加模型"
- 输入HuggingFace仓库地址或本地模型路径
- 系统会自动下载并配置模型（downloadModelsFromHF.ts）
Reor已内置多语言支持，包括中文、德文等专用模型，完整列表见embeddings.ts。
2. 高效内容检索
Reor提供两种互补的搜索方式：
- 传统搜索：通过SearchAndReplaceExtension.tsx实现的全文匹配
- 语义搜索：基于向量相似度的内容联想，核心代码在vector-database目录下
在编辑器中按下Ctrl+F调出搜索面板，切换"语义搜索"选项即可体验AI驱动的内容发现。
3. 编辑器高级功能
- 块操作：支持拖拽调整内容顺序（DraggableBlocksExtension.ts）
- 多媒体嵌入：直接粘贴图片、视频，自动处理文件存储（media-container.tsx）
- 反向链接：自动识别笔记间引用关系（BacklinkExtension.tsx）
资源与社区
官方文档与教程
- 快速入门指南：README.md
- API接口文档：项目中未包含单独文档，可参考ipcHandlers.ts中的接口定义
核心模块源码位置
- AI功能核心：electron/main/llm/
- 向量数据库实现：electron/main/vector-database/
- 编辑器组件：src/components/Editor/
问题反馈与贡献
如果遇到功能问题，可通过项目的Issue系统提交反馈。开发者可参考contributing guide参与代码贡献，核心开发规范在package.json的scripts部分定义。
总结：让知识真正为你所用
Reor通过"本地AI+向量数据库"的技术组合，解决了传统笔记软件"组织难、检索难、关联难"的三大痛点。其核心价值在于：
- 隐私保护：所有数据和AI计算均在本地完成
- 自组织能力：内容关联自动建立，减少手动管理成本
- 扩展灵活：支持自定义模型和工作流，适应不同场景
无论是学术研究、创意写作还是知识管理，Reor都能成为你的"第二大脑"，让分散的信息转化为连贯的知识网络。现在就开始你的本地AI笔记之旅吧！
Reor（拉丁语"思考"之意）——让工具回归辅助思考的本质，而非成为新的负担。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
