KnowNote – 本地开源笔记应用｜Google NotebookLM 替代方案

KnowNote 是一款面向知识工作者、学生及研究者的开源笔记应用，定位为 Google NotebookLM 的本地化替代品，允许用户将个人文档（如 PDF、TXT、Word 等）导入本地知识库，并基于这些私有资料进行 AI 问答、内容摘要与关联分析，所有处理均在用户设备上完成，无需联网或依赖外部大模型服务。

需求分析

学生：整理课程笔记，通过双向链接串联不同学科概念；研究者：管理文献摘要，建立理论框架与引用关系；写作者：积累素材库，快速调用人物设定或场景描写；职场人：记录项目进展，关联需求文档、会议记录与待办事项；终身学习者：构建个人百科，持续沉淀经验与洞见。

J.Cling 推荐拓展：

主要功能特点

1. 完全本地运行，保障数据隐私

KnowNote 的最大特点是所有 AI 推理与数据存储均在用户本地完成。它集成开源大语言模型（如 Llama.cpp 支持的 GGUF 格式模型），无需连接互联网即可实现智能问答。用户上传的文档（如学习笔记、研究报告、书籍章节）仅保存在本地数据库中，不会上传至任何服务器，从根本上避免了敏感信息外泄的风险。

2. 支持多种文档格式导入

用户可将常见格式的文本资料直接拖入 KnowNote，包括：

PDF（自动提取文字内容）；
TXT、Markdown、Word（.docx）、EPUB 等；
纯文本剪贴板内容。

导入后，系统会自动解析并建立向量索引，为后续的语义搜索与问答提供基础。

3. 基于私有资料的 AI 问答（RAG 架构）

KnowNote 采用“检索增强生成”（RAG）技术：当用户提问时，系统先从本地知识库中检索最相关的段落，再由本地 AI 模型基于这些上下文生成回答。例如：

提问：“这份报告中提到的主要风险有哪些？”
提问：“作者对气候变化持什么观点？”

回答始终基于你提供的资料，而非通用网络知识，确保内容准确、相关且可溯源。

4. 对话式知识探索

不同于传统笔记软件的静态记录，KnowNote 支持多轮对话交互。用户可围绕同一份资料连续追问，AI 会结合上下文逐步深入，帮助厘清逻辑、发现隐含信息或总结要点。这种“与资料对话”的方式，特别适合深度阅读、批判性思考或备考复习。

5. 轻量级本地模型，低门槛运行

尽管涉及 AI 功能，KnowNote 对硬件要求相对友好：

支持 CPU 运行（无需独立显卡）；
可加载 2GB–8GB 的量化模型（如 Phi-3、Mistral、Llama-3 的 GGUF 版本）；
用户可根据电脑性能选择不同大小的模型，平衡速度与效果。

官方提供详细的新手引导，帮助用户下载并配置合适的开源模型。

6. 开源免费，透明可控

项目代码完全公开于 GitHub，采用宽松开源协议。用户可自行审查代码逻辑、修改功能或参与开发。这种透明性不仅增强信任，也避免了商业软件常见的“黑箱”操作或强制更新。

7. 简洁界面，专注核心体验

KnowNote 界面设计极简，主窗口分为三栏：

左侧：文档库与笔记列表；
中部：当前文档或聊天界面；
右侧：AI 回答与引用来源。

无广告、无社交功能、无模板商城，一切围绕“阅读—提问—理解”展开，减少干扰，提升专注力。

8. 支持知识溯源与引用

AI 生成的每一条回答都会标注引用自哪份文档的哪一段内容，用户可点击跳转原文核对。这不仅增强可信度，也便于做笔记引用或学术写作，避免“幻觉”误导。

9. 跨平台支持（Windows / macOS / Linux）

基于 Electron + Tauri 技术构建，KnowNote 提供各主流操作系统的安装包，确保不同用户都能获得一致体验。未来计划进一步优化资源占用，提升启动与响应速度。

与 Google NotebookLM 的关键区别

特性	Google NotebookLM	KnowNote
数据存储	上传至 Google 服务器	完全本地保存
网络依赖	必须联网	可完全离线使用
模型控制	黑盒，不可更换	可自由选择开源模型
隐私风险	存在（需信任 Google）	几乎为零
费用	免费但绑定账号	免费且无需账号