Reor - ローカルでモデルを実行するAIノートアプリ

• AIベースのデスクトップノートアプリ。関連するアイデアを自動で結び付け、ノートに関する質問に答え、セマンティック検索を提供
• すべてのデータはローカルに保存され、Obsidianに似たMarkdownエディタでノートを編集可能
• このプロジェクトの仮説は、AI思考ツールは基本的にローカルでモデルを実行すべきだということ
• ReorはLlama.cppとTransformers.jsをベースにしており、ローカルでLLMと埋め込みモデルを実行できるようにする
• OpenAI互換API（例: Oobabooga）への接続もサポート

どのように「self-organizing」するのか？

• 作成したすべてのノートは、内部ベクターデータベース内でチャンクに分割されて埋め込まれる
• ベクトル類似性によって関連ノートが自動的にリンクされる
• LLMベースのQ&Aは、ノートコーパスに対してRAGを実行する
• すべてをセマンティックに検索可能

はじめに

• reorproject.org または releases からダウンロードでき、Mac、Linux、Windowsをすべてサポート
• 通常のアプリのようにインストール

ローカルモデルの実行

• ReorはLlama.cppライブラリと直接やり取りするため、Ollamaをダウンロードする必要はない
• 現時点ではモデルを自動ダウンロードしないため、ユーザーが自分でモデルを手動ダウンロードする必要がある
• HuggingFaceから人気の高いモデルをダウンロードでき、7B 4-bitモデルから始めるのがおすすめ
• Reorの設定で「新しいローカルモデルを追加」の下からモデルを接続できる
• Oobabooga、Ollama、OpenAIのようなOpenAI互換APIにも接続できる

他のアプリからノートを取り込む

• Reorはファイルシステム内の単一ディレクトリで動作する
• 初回実行時にディレクトリを選択する必要があり、他のアプリからノート/ファイルを取り込むには、そのディレクトリをMarkdownファイルで手動で埋める必要がある
• 他のアプリとの統合はまもなく提供予定

GN⁺の見解

• Reorはローカルで動作するAIベースのノートアプリで、ユーザーの思考を拡張し整理するのに役立つ革新的なツール
• ユーザーのノートを自動で結び付け、質問に答える機能は、情報管理や学習に大いに役立ちそう
• オープンソースコミュニティの貢献を通じて継続的に発展できる可能性があり、開発者や研究者にとって興味深いプロジェクトになりそう

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• 個別のMarkdownファイルとして保存されたObsidianノートの有用性を改めて認識させる良い話:
  • ノートをデータベースに保存してMarkdownをエクスポート形式として使うより、ファイルを直接操作できるほうが、複数のアプリが同じファイルに対して有用な処理を行える。
• AIは可能な限り個人的で、ローカルで動作すべきだという考えへの感謝:
  • この観点と継続的な取り組みに感謝を示している。
• 知識管理ツールに関する個人的な経験の共有:
  • Hermesモデルを使った「関連ノート」機能は、しばしば意味のないつながりを提示し、あまり価値がない。
  • Q&Aモードはノートをクエリして概要を提供するのには役立つが、具体的な質問には役に立たなかったり、誤った答えを返したりする。
• プライバシーと相互運用性を重視する知識管理ツール開発への強い支持:
  • ユーザーは必要に応じて、新しいサービスへノートを簡単にエクスポートして移行できるべきである。
  • Obsidianのように、ユーザーが独自モデルを持ち込んだり、プラグインを組み合わせたりできる機能を備えた完全ローカルなソリューションを好む。
• ObsidianのSmart Connections v2に関する情報共有:
  • ローカル埋め込みをサポートし、意味的類似性に基づいて関連ノートを表示する。
  • 多言語リポジトリではまだ完璧ではないが、改善が進んでおり、まもなく多言語モデルをサポートする可能性もある。
• Reorへの提案:
  • 複数の独立した「保管庫」を作成すること。
  • 関連ノートにリンクを追加し、AIによるつながりをグラフとして表現すること。
  • UIをチャットウィンドウへ最小化すること。
  • 別の形式（主にPDF）を読むこと。
  • ブラウザ履歴/ブックマークとの統合（Markdownに手動で取り込むスクリプトを提供）。
• AIを使った知識管理の未来に対する懐疑的な見方:
  • AIに過度に依存してあらゆる整理作業を任せると、思考能力が低下する可能性がある。
  • こうしたツールの普及はまだ初期段階のためデータはないが、学習や思考、そして「知識管理」をより受動的にしても、結果は改善しない。
• Obsidianとグラフベースのつながりへの好意的な見方:
  • Obsidianのノート構造と、個人知識管理のための「第二の脳」という概念の類似性を認識している。
  • 知的な参照のためにノート検索を実装することは、自然な次の段階に見える。
• プロジェクトへの興味と、その焦点への好感:
  • Cozodbや、ベクトルとグラフ/トリプルを組み合わせた他のデータベースについて調査したか気になっている。
  • おそらく、ニューロシンボリックなアプローチが最善だろう。
• Obsidian向けの類似プロジェクトに関する個人的な経験の共有:
  • すでにさらに進んだものを見て興奮している。
  • Obsidianを使って大きな執筆プロジェクトを進めており、自分が書いた内容と対話し、アイデアを磨き、コンテンツ探索の新しい方法を試すことが最終目標である。
  • ローカルLLMが、意味のある/信頼できる結果を出すのに十分なほどまだ強力かは確信が持てないが、この技術の未来には非常に興奮している。
• ノート作成のより良い方法を探ってきた経験の共有:
  • 新しいツールをダウンロードしてテスト中で、とても有望に見える。
  • まったく異なるコンテキストのノートを別々に持てる機能が重要である。
  • 似ているように聞こえてもコンテキストが異なるLLMを持ち込まないようにすべきである。
  • 「新しいディレクトリ」でそれができると思っていたが、そうではないようだ。
  • データベース切り替えの実装予定があるのか、現時点で場所を変更する方法についての情報が必要である。
  • すでにPRに入っているのを確認してうれしく思っている。