RMA-MUN/RAGNotebook

解決的問題

RAG Notebook 是一款專為防止筆記變成「孤立的資訊孤島」而設計的 AI 驅動個人知識管理工具。它透過將筆記管理與知識圖譜及 AI 驅動的檢索整合，解決使用者寫完筆記卻從不回顧的問題。

工作原理

該系統結合了 Markdown 編輯器與 GraphRAG 架構。它使用 LLM 自動從上傳的文件（PDF、DOCX、PPTX、TXT、MD）與使用者筆記中提取實體與關係，並儲存至 Neo4j 圖資料庫中。當使用者提出問題時，系統採用代理式 RAG 方法——利用知識圖譜引導檢索，並融合圖譜與向量搜尋（RRF 融合）的證據，提供帶引用的答案。系統亦內建 Ebbinghaus 忘卻曲線演算法，支援間隔重複複習。

適用對象

• 需要高階 AI 驅動系統來管理個人知識庫的個人。
• 尋找代理式 RAG 與知識圖譜整合實際實作的開發者或求職者。

核心亮點

• 圖譜引導的 RAG：使用 Neo4j 儲存知識為圖結構，讓 AI 能夠遍歷關係以實現更精準的檢索。
• AI 寫作套件：支援即時內嵌補全（Tab 確認）、擴充、摘要生成，以及跨來源相關筆記推薦。
• 自動整理：LLM 在儲存筆記時自動為其生成標籤與分類，無需手動排序。
• 間隔重複：內建 Ebbinghaus 忘卻曲線演算法，協助使用者長期記憶資訊。
• 混合搜尋：結合 Neo4j 向量搜尋與全文搜尋，採用倒數排名融合（RRF）技術。