mrsibe/KnowNote

A local-first AI knowledge base & NotebookLM alternative built with Electron. More convenient, more lightweight, and understands you better!

KnowNote – ローカルファーストの研究ワークスペース

概要

PDF、Wordドキュメント、PowerPoint、Webページを検索可能なナレッジベースに変換できるクロスプラットフォームのデスクトップアプリ（Electron）です。
自然言語で質問すると、回答の根拠となった正確な箇所が引用付きで提示されます。
解析、チャンク化、埋め込み、ベクトル検索といった負荷の高い処理はすべてローカルマシン上で実行されます。ネットワーク通信は、設定したLLMエンドポイントへのリクエストのみです。

仕組み

インポート: pdfjs-dist、mammoth、officeparser、turndownを使用して、構造（ページ、見出し、スライド）を維持したままテキストを抽出します。
分割: テキストを約500文字のパッセージに分割し、わずかにオーバーラップさせます。各パッセージは正確な引用のために開始/終了オフセットを記録します。
埋め込み: ONNX経由でオープンソースの Xenova/multilingual‑e5‑small モデル（384次元、q8量子化）を使用し、Electronのメインプロセスで各パッセージを埋め込みます。
保存: 埋め込みベクトルはローカルのSQLiteデータベース（Drizzle ORM経由で sqlite‑vec を使用）に保存されます。ノートブックごとにベクトルテーブルが分かれているため、埋め込み空間が混ざることはありません。
クエリ: 質問を入力すると、アプリが関連性の高いパッセージを取得し、設定したチャットモデル（OpenAI、Anthropic、Google、Ollamaなど）にプロンプトと共に送信して、クリック可能な引用付きの回答を表示します。
ノート作成: 回答の横に構造化されたノートを書き込み、ノートブックをマインドマップに変換できます。

主な機能

ローカルRAG – サーバー、Docker、クラウドストレージは不要。すべてデバイス内に留まります。
BYOモデル (Bring-your-own-model) – OpenAI、Anthropic、Google互換、またはローカルのOllamaエンドポイントに対応。アプリ自体にはチャットモデルは含まれていません。
追跡可能な回答 – すべての回答に、ソースとなったパッセージと元のドキュメント内の正確な位置がリストされます。
マルチフォーマット対応 – PDF、Word、PowerPoint、任意のWebページをインポート可能。
ノートとマインドマップ – 結論を記録し、関係性を可視化します。
オープンソース – GPL-3.0ライセンス。埋め込みモデルは初回ダウンロード時にキャッシュされます。

現在の制限事項（最新リリース時点）

技術スタック

はじめに

Releases ページから適切なインストーラーをダウンロードします（Windowsは .exe、Apple Silicon macOSは ‑arm64.dmg）。
macOSの場合、隔離フラグを解除します (sudo xattr -rd com.apple.quarantine /Applications/KnowNote.app)。
Windowsの場合、SmartScreenの警告が出たら「実行」をクリックします。
Settings → Models を開き、エンドポイントを追加します（例: https://api.openai.com/v1/chat/completions とAPIキー、またはローカルのOllamaサーバー）。
ドキュメントをインポートし、質問して、引用付きの回答を確認します。

主なユースケース

ライセンス

詳細情報

プロジェクトサイト: https://knownote.pages.dev（詳細な機能ガイド、設計思想、NotebookLM/AnythingLLMとの比較）。
アーキテクチャの概要と設計ノートはリポジトリの DESIGN.md にあります。
貢献ガイドラインは CONTRIBUTING.md にあります。

KnowNote は、ローカルでの検索拡張生成（RAG）を日常の研究ワークフローにもたらし、データをプライベートに保ちながらユーザーが完全に制御できる、真のオープンソースAI拡張デスクトップツールです。