RMA-MUN/RAGNotebook

基于LangChain、FastAPI和React的RAG项目，主分支为基于RAG的智能笔记助手，base-rag分支为开箱即用的基础RAG项目供学习使用

它解决了什么问题

RAG NoteBook 旨在防止个人知识变成碎片化的“孤岛”，或在写下后被遗忘。它通过整合 AI 驱动的检索和记忆强化，将传统笔记应用转变为主动的知识管理系统。

工作原理

该系统将 Markdown 编辑器与 RAG（检索增强生成）引擎相结合。它使用 FastAPI 和 LangChain 来管理笔记和文档。当用户编写或查询时，系统利用向量嵌入（通过 ChromaDB）和重新排序模型（BGE‑reranker）从用户的笔记以及上传的知识库文件（PDF、DOCX、PPTX 等）中检索最相关的片段。它还实现了艾宾浩斯遗忘曲线算法，以安排笔记的间隔重复复习。

适用人群

  • 希望拥有 AI 驱动的个人知识库以管理和回忆信息的个人。
  • 寻求在全栈应用中实践 RAG、Agentic 工作流和向量数据库的开发者。
  • 想要获取基于 RAG 的软件开发参考项目的求职者。

亮点

  • AI 写作套件：实时行内补全、扩展、摘要以及 SSE 流式输出。
  • 智能组织：自动由 LLM 生成的标签和分类，消除手动排序。
  • 混合检索：结合基于向量的语义搜索和支持多种文件格式的知识库。
  • 记忆强化：基于艾宾浩斯遗忘曲线的内置间隔重复系统。
  • 上下文推荐：在编辑时双向检索笔记库和知识库中的相关文档。