现在 AI 结合 ollama 或 lm studio 本地大模型在单个文件的使用上非常的方便,但是如果思源笔记想定位为智能本地知识管理软件的话,建议增加对全库 RAG 功能的支持。
AI 功能能否增加对全库的 RAG?
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coriger •
维基百科的英文网页也可以正常使用中文问答,chatgpt 里的聊天页也可以加入知识库,这个要是自己搞估计不如这些商业化产品用的方便,其实要是腾讯愿意搞,把视频加入知识库服务端那边不管是拿字幕数据还是解析音频应该也不是什么难事,现在也就是笔记那块比较简陋,但我自己用的话反而觉得现在不太需要自己记笔记了,而是不断的提问,不断的把高质量的知识点录入到知识库,让软件给我生成整合好的笔记,再看情况存入到笔记里
像 pdf 那种一样也能解析,不过可能是文字太多,回答的不如网页这种精准,不过感觉书这块其实可以直接 BookxNote 读完做好笔记然后再导入到知识库,我试了下效果不错
所以像这种只要你笔记记的精准,要用到的时候直接问一下就行了,根本不用花时间去整理去记忆,用多了自然就记住了
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coriger •
试用了下腾讯刚出的 ima,体验非常好,这块其实是刚需,比搞那些双链、标签的方便太多了,只需要不断用高质量的数据喂给模型,后续不管是输出文章还是整合观点都非常的高效,事实上传统做笔记管理笔记的方式太低效了,尤其是笔记量级到达一定程度后,管理笔记本身就费事费神,正常的逻辑是积累高质量的知识点,然后借助 AI 把这些知识点进行串联来训练我们思维联想发散的能力,光在那里打标签引用这引用那没意义,搞得越多忘得越多
本来想说自己搭一套本地大模型的环境,然后搞插件对接思源,但看 ima 感觉现成的就挺不错的,实在是不想折腾了
知识库里有一些从知乎上收藏的高赞回答,然后可以根据这些知识进行询问,我看了下回答的还是很全面的,当然文字风格上不像有些答主那么俏皮,但是基本准确无误,非常实用,除了基于本地知识库回答也支持全网搜索回答,如果回答的好的话也可以加入到知识库,有兴趣的可以去试用下
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