夜雨聆风
告别文档“沉睡”!这款开源本地化的知识库,让你用“对话”管理所有知识
“这个功能Google NotebookLM有，但我不想把公司资料传上云。”
“我需要一个本地化的知识库，能用自己的AI模型，还得简单，别搞Docker…”
如果你也有类似的纠结，那么今天介绍的这个名为 KnowNote 的开源项目，可能就是答案。
一、KnowNote是什么？
KnowNote 是一款基于 GPL3.0 开源协议的本地优先（Local-First） AI知识工作空间。它的灵感直接来源于Google的NotebookLM，但解决了一个核心痛点：隐私与主权。
项目作者坦言，他喜欢NotebookLM“上传文档、构建上下文、基于文档推理”的理念，但希望拥有更多控制权：使用自己的私有或自托管LLM API、让所有数据留在本地，并且无需Docker或复杂部署就能使用。
于是，KnowNote诞生了。它是一个基于Electron构建的桌面应用，旨在将NotebookLM式的工作流，带入一个本地优先、无Docker的环境中。
简单说，它能把你的PDF、Word、PPT和网页，变成一个可提问、可追溯、可对话的私人知识库。
二、核心功能
KnowNote的设计哲学是帮助你思考、研究与写作，而不仅仅是存储文件。其核心功能围绕这一目标展开：
1. 📚 多格式文档管理支持主流文档格式，包括PDF、Word(.docx)、PowerPoint(.pptx)以及网页链接。它并非简单存储，而是通过特定库（如pdfjs-dist、mammoth）进行智能解析，自动提取文档结构和关键内容，为后续的深度处理打下基础。
2. 🤖 RAG驱动的智能问答（核心大脑）这是KnowNote的“灵魂”。它采用检索增强生成（RAG） 技术。当你提问时，系统首先在你的本地文档库中进行语义检索，找到最相关的片段，再将这些片段作为上下文提供给AI生成答案。这极大地减少了AI的“幻觉”，让回答更精准可靠。更棒的是，每个答案都能追溯到原始文档的具体位置，确保了信息的可信度。
3. 🔌 灵活的AI模型支持KnowNote采用供应商化的LLM设计，不捆绑任何单一服务。你可以轻松配置并使用OpenAI、DeepSeek、本地运行的Ollama等多种模型API，完全根据你的需求、预算和隐私要求来选择。
4. 🔒 彻底的本地优先架构所有数据（文档、笔记、向量索引）都存储在你的本地设备上。核心的文档管理、检索、阅读功能完全支持离线使用，只有在进行AI对话（需调用外部API）时才需要网络。这彻底消除了数据泄露和云端服务锁定的风险。
5. 🔍 高效的向量检索为了在海量文本中实现“理解语义”的搜索，KnowNote集成了sqlite-vec扩展，在轻量级的SQLite数据库中实现了高效的向量检索能力。这意味着你可以用自然语言快速找到相关内容，即使原文没有完全相同的字眼。
三、如何安装与上手？极其简单
KnowNote极力追求简单易用，这正是它区别于其他复杂开源项目的地方。
方法一：直接安装（推荐大多数用户）
对于不想编译代码的普通用户，可以直接下载安装包：1.访问发布页面：前往项目的 [GitHub Releases]页面。
2.下载安装包：Windows用户：下载文件名类似 KnowNote-Setup-{version}.exe 的文件。
macOS用户：下载对应的 .dmg 或 .zip 文件。
3.运行安装包，按照指引完成安装。
方法二：从源码运行（适合开发者）
如果你想体验最新特性或参与开发，可以克隆代码库自行运行：1.克隆项目：打开终端，执行命令：
git clone https://github.com/MrSibe/KnowNote.git2.安装依赖：进入项目目录并安装所需依赖。
cd KnowNotenpm install3.运行项目：
npm start四、快速使用指南
安装完成后，你只需几步即可开始构建你的智能知识库：1.导入文档：启动KnowNote，将你的PDF、Word等文件直接拖入应用窗口。
2.配置AI模型：在设置中，填入你喜欢的LLM API密钥（如OpenAI、DeepSeek）或本地Ollama服务的地址。
3.开始对话：在问答界面，直接针对你导入的文档提出问题。例如，对一篇学术PDF提问：“请总结这篇文章的核心创新点”，KnowNote会在检索相关段落的基础上，给你一个附带引用的答案。
4.管理知识库：你可以通过左侧的文档库管理所有文件，利用语义搜索快速定位信息。
结语
在AI工具日益云化的今天，KnowNote坚持的“本地优先”原则显得尤为可贵。它把知识的控制权，真正交还给了用户自己。如果你也厌倦了在无数PDF中盲目搜索，不妨试试这个能与你“对话”的知识伙伴。
项目地址：https://github.com/MrSibe/KnowNote
