RMA-MUN/RAGNotebook

解决的问题

RAG Notebook 是一款专为防止笔记变成"孤立的信息孤岛"而设计的 AI 驱动型个人知识管理工具。它通过将笔记管理与知识图谱和 AI 驱动的检索相结合，解决了用户写完笔记后从不回顾的问题。

工作原理

该系统结合了 Markdown 编辑器与 GraphRAG 架构。它使用 LLM 自动从上传的文档（PDF、DOCX、PPTX、TXT、MD）和用户笔记中提取实体与关系，并将其存储在 Neo4j 图数据库中。当用户提出问题时，系统采用代理式 RAG 方法——利用知识图谱引导检索，并融合图谱与向量搜索（RRF 融合）的证据，提供带引用的答案。系统还内置了 Ebbinghaus 忘却曲线算法，支持间隔重复复习。

适用人群

• 需要高级 AI 驱动系统来管理个人知识库的个人。
• 寻找代理式 RAG 与知识图谱集成实际实现的开发者或求职者。

核心亮点

• 图谱引导的 RAG：使用 Neo4j 存储知识为图结构，使 AI 能够遍历关系以实现更精准的检索。
• AI 写作套件：支持实时内联补全（Tab 确认）、扩展、摘要生成，以及跨源相关笔记推荐。
• 自动整理：LLM 在保存笔记时自动为其生成标签和分类，无需手动排序。
• 间隔重复：内置 Ebbinghaus 忘却曲线算法，帮助用户长期记忆信息。
• 混合搜索：结合 Neo4j 向量搜索与全文搜索，采用倒数排名融合（RRF）技术。