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Eidos是一个可扩展的框架
在一个地方管理您一生的个人数据
隐私第一。
本地优先。
从云提供商那里取回您的数据，并将其合并到一个地方。
您真正拥有自己的数据，并完全控制！
离线支持
您可以在没有互联网连接的情况下访问您的数据，数据存储在您的本地设备上。它非常快。
人工智能功能
与LLM深度集成，它使您的人工智能生活更轻松。您可以翻译、总结、与您的数据交谈等 - 所有这些都在Eidos中。
人工智能也可以离线工作。

注意：Eidos不提供任何LLM服务。您需要自行配置LLM提供商。
网络就是你所需要的一切
Eidos是一个没有网络服务器的网络应用程序。
一切都在你的浏览器中运行。
可扩展的
Eidos有一个高度可定制的扩展系统。你可以建立自己独特的Eidos。扩展和定制很容易。
开源
Eidos是一个开源项目，确保代码透明，这对软件自由至关重要。
打开格式
Eidos使用开放格式来存储数据，这意味着您可以使用其他软件访问您的数据。

novelWriter 是一个纯文本编辑器，专为编写由许多较小的文本文档组装而成的小说而设计。它使用受 Markdown 启发的最小格式语法，并添加用于注释、概要和交叉引用的元数据语法。它被设计为一个简单的文本编辑器，可以轻松组织文本和注释，并使用人类可读的文本文件作为稳健性的存储。
项目存储适用于版本控制软件，也非常适合文件同步工具。所有文本都保存为带有元数据标题的纯文本文件。核心项目结构存储在单个项目 XML 文件中。其他元数据主要保存为 JSON 文件。

基于 Markdown 格式，易于编辑，所见即所得。风格简洁正式，适用于大部分求职 / 求学场景。

Reor是一款由人工智能驱动的桌面笔记应用程序：它会自动链接相关想法、回答笔记中的问题并提供语义搜索。所有内容都存储在本地，您可以使用类似黑曜石的 Markdown 编辑器来编辑笔记。

该项目的假设是，人工智能思维工具默认应该在本地运行模型。Reor 站在Llama.cpp、Transformers.js和LanceDB等巨头的肩膀上，使 LLM 和嵌入模型能够在本地运行。（还支持连接到 Oobabooga 等兼容 OpenAI 的 API。）

怎么可能是“自组织”呢？
您写的每条笔记都会被分块并嵌入到内部矢量数据库中。
相关笔记通过向量相似度自动连接。
LLM 支持的问答对笔记语料库进行 RAG。
一切都可以进行语义搜索。
将 Reor 视为一个带有两个生成器的 RAG 应用程序：LLM 和人类。在问答模式下，法学硕士将从语料库中获取检索到的上下文，以帮助回答查询。类似地，在编辑器模式下，人们可以切换侧边栏以显示从语料库“检索”的相关注释。这是通过将当前笔记中的想法与语料库中的相关想法交叉引用来“增强”您的想法的一种非常有效的方法。

教程
选择源路径的根目录
根据你的同步方式选择附加类型
若你在3选择链接，请配置靶路径的根目录
在其它设置中，根据自己使用习惯配置
如何自定义重命名规则以及定义子目录？ 见Zotero官方教程，在配置子目录时多层级目录请用/隔开。

B站笔记测评UP主的博客，视频非常精良

🤖️ 一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。

💡 受 GanymedeNil 的项目 document.ai 和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 启发，建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。现已支持使用 ChatGLM-6B 等大语言模型直接接入，或通过 fastchat api 形式接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型。

✅ 本项目中 Embedding 默认选用的是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese，LLM 默认选用的是 ChatGLM-6B。依托上述模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。

⛓️ 本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中 -> 提交给LLM生成回答。

IFTTT、Zapier的开源替代品

付费价格较高，免费计划也能用大多数功能

小众软件介绍文章

脚本开发者B站
脚本使用教程，在视频后半段

💴付费价格：40/年，80/两年
数据可以完全本地托管，可以用docker自建，可以用webdav同步
有web版，ios版（有影笔记），android版，win版，mac版
小书匠开发者的B站投稿
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用小书匠导出的文件生成小书匠官网样式的博客

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