本地AI模型应用之笔记篇，一文带你了解本地AI工具如何选择！

大部分人对于本地AI大模型的硬需求之一，是本地化的笔记系统，希望通过本地笔记系统建立自己的知识库和笔记体系。

这里，首先要简单讲讲知识库和笔记的差异。

知识库

知识库更像是一个经过精心整理和分类的知识宝库，它包含着全面、系统且有条理的信息。这些信息可以是各种文档、表格、书籍，数据；数据通常是经过筛选、提炼和组织的，具有较强的逻辑性和结构性，可以作为长期参考和学习的重要资源。

例如，一个企业的知识库可能涵盖了各种专业知识、技术文档、操作流程等，能够为员工提供准确且深入的知识支持。其核心特征包括：

结构化：知识库中的信息按照主题、类别或标签进行组织，便于检索和导航。

共享性：知识库往往面向团队或社区，鼓励信息的共享与协作。

权威性：知识库的内容通常经过验证，确保信息的准确性和可靠性。

企业化的知识库涉及了比较复杂的架构，比如下图：

这是开源的FASTGPT方案的典型架构，可以看到，它可以接入多种外部模型，同时也通过向量模型和向量数据库搭建起知识库的骨架，接通大模型和知识库之间的桥梁。

实际上，相比于传统企业数据库体系，这种大模型的知识库体系优点非常多，最直观的是，企业基于私有数据构建应用的成本正在快速下降。

比如，过去我们要基于本地企业私有数据开发个应用，需要懂前端、数据，UI，养三四个人开发3个月，小10万块的基础成本；外包出去，怎么也得个5-8万。

但基于大模型的知识库方案，以构建智能客服为例，整体成本可以下降到原来的20-30%；而智能化程度要比传统方案高出很多。

企业的方案需求千奇百怪，咱也不继续展开，有具体需求的，可以找坤叔私聊。

笔记NOTE

而笔记则相对更加灵活和个性化。它可以是对某个具体事件、想法、观点的即时记录，也可以是在学习、工作或生活过程中随手写下的感悟、要点等。笔记的形式和内容更加多样化，可能并不像知识库那样严谨和系统，但却能更直接地反映出个人的思考和经历。

目前各种笔记软件非常多，在AI大模型时代，各种笔记软件的差异就是有没有接入AI大模型；接入了AI大模型的笔记系统可以接入了AI大模型的笔记系统，就像是被赋予了超级大脑，它的能力得到了质的飞跃。

对于本地 AI 大模型的本地化笔记系统而言，它需要兼具知识库和笔记的特点。一方面，它要能够像知识库一样，为用户提供强大的知识存储和管理功能，让用户可以方便地分类、检索和利用自己积累的知识。

大致可以分成下面几类：

一、传统笔记软件拓展大模型插件

典型代表：obsibian+本地大模型ollama插件

Obsidian 是一款完全本地化的笔记应用，它超越了传统笔记软件的范畴，通过其强大的链接系统和高度可定制化的特性，成为了构建个人知识库的理想平台。当Obsidian结合了AI大模型插件，它便能够提供更为智能化的服务，进一步强化了其作为知识管理和深度学习工具的地位。

在Obsidian中，通过安装各种插件，用户可以显著扩展其功能。

知识点之间，也能像图谱一样形成链接。

在这个方案里面，我们使用OLLAMA本地部署模型。这个不多叙述，请参见：

再搭配Obsidian内置的社区chatbot插件。

于是我们就能在笔记内和AI聊了。

方案2：原生的AI笔记软件

典型代表REOR

Reor是一款由人工智能驱动的桌面笔记应用：它会自动链接相关笔记、回答笔记中的问题、提供语义搜索并可以生成人工智能抽认卡。所有内容都存储在本地，您可以使用类似 Obsidian 的 Markdown 编辑器编辑笔记。

该项目的假设是，用于思维的 AI 工具应该默认在本地运行模型。Reor 站在巨人Ollama、Transformers.js和LanceDB的肩膀上，使 LLM 和嵌入模型都可以在本地运行。

和上一个基于obisian+插件的方案相比，Reor是原生的AI笔记方案，把语义搜索所使用的向量数据库原生内建在软件内，因此，对笔记的引用和检索的理解能力更强。

在大模型方面，它也是依靠OLLAMA进行接入。

不过，它有好几种不同的向量模型选择，对应不同的语义检索效率。

坤叔使用reor已经有两三个月了，轻度使用；它的好处是，同样具备本地化的私密性，但在其他功能性方面，它自然是不如obisian的。

方案3：线上笔记系统

典型代表：NOTION/飞书+AI插件

这些其实算不上本地AI笔记方案，但是它们也是目前企业大规模应用的AI知识库方案，和上面两种方案相比，公共性和知识库的时效性都会更加强大；但大部分数据都在云端和线上，决定了大家并不会放心把所有的数据都交给他们。

在线笔记系统，如Notion和飞书（Feishu），因其云同步、实时协作和多功能集成而受到广泛欢迎。当这些平台集成了AI插件，它们的潜力得到了进一步释放，成为现代工作和学习环境中不可或缺的工具。以下是Notion和飞书结合AI插件后的一些关键优势和应用场景：

Notion + AI 插件

智能文档编写与编辑：AI插件可以协助用户生成高质量的文本，无论是撰写文章、报告还是会议纪要，都能提供语法修正、风格调整和内容建议。

自动化任务管理：利用AI预测分析，Notion可以智能地安排任务优先级，根据用户的工作习惯自动分配任务，并提醒重要截止日期。

知识库搜索与整理：AI增强的搜索功能可以理解自然语言查询，快速定位相关信息。同时，AI可以帮助整理和分类知识库内容，保持信息的井然有序。

智能模板生成：根据用户需求，AI可以自动生成各种类型的文档模板，如项目计划、会议记录等，节省创建新文档的时间。

数据分析与报表制作：集成的AI插件能够处理复杂的数据集，生成直观的图表和报表，帮助团队更好地理解和展示数据。

飞书 + AI 插件

智能会议助手：AI可以自动记录会议要点，生成会议纪要，并提出行动项建议，确保会议效率和后续跟踪。

个性化通知与提醒：基于用户的行为模式，AI可以智能推送重要通知，避免信息过载，确保用户不会错过关键更新。

多语言沟通支持：AI插件提供即时翻译功能，使跨国团队能够无缝沟通，消除语言障碍。

情感分析与团队氛围监测：通过分析内部沟通中的语气和情绪，AI可以帮助管理层了解团队士气，及时采取措施改善工作环境。

智能日程规划：AI可以根据员工的日程和工作效率，自动安排会议和休息时间，优化时间管理。

最后，必须指出的是，目前AI应用已经出现了百花齐放的局面，新的应用层出不穷，但也是参差不齐。我们建议大家根据自己的需求，不贪多而择优，选择适合自己的笔记方案提效降本。

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