Reor本地部署完全指南：告别云端依赖的AI笔记新体验

你是否还在为云端笔记的隐私安全担忧？是否厌倦了依赖网络才能使用AI功能的局限？本文将带你一步步在本地部署Reor——这款自组织AI笔记应用，让你彻底摆脱云端束缚，享受数据完全掌控的安心与自由。读完本文，你将掌握从源码构建到功能验证的全流程，轻松拥有专属的本地AI笔记系统。

项目简介：重新定义本地AI笔记体验

Reor（拉丁语意为"思考"）是一款基于本地大语言模型的个人知识管理应用。与传统笔记软件不同，它通过向量数据库实现笔记的自动关联，借助本地运行的AI模型提供语义搜索和智能问答功能，所有数据存储在用户设备上，确保隐私安全。

核心特性包括：

• 自组织笔记系统：自动建立笔记间的语义关联
• 本地AI能力：集成Ollama运行环境，支持多种开源模型
• 富文本编辑器：支持 markdown、图片、视频等多种内容格式
• 语义搜索：基于向量相似性的内容检索

项目架构采用Electron框架构建跨平台桌面应用，前端使用React组件库，后端通过Node.js实现本地文件系统操作和AI模型交互。关键模块路径：

• 主程序入口：electron/main/index.ts
• AI模型管理：electron/main/llm/
• 编辑器核心：src/components/Editor/
• 向量数据库：electron/main/vector-database/

准备工作：系统要求与环境配置

在开始部署前，请确保你的系统满足以下要求：

系统类型	最低配置	推荐配置
Windows	Windows 10+，8GB RAM，50GB SSD	Windows 11，16GB RAM，100GB SSD
macOS	macOS 12+，8GB RAM，50GB SSD	macOS 13+，16GB RAM，100GB SSD
Linux	Ubuntu 20.04+，8GB RAM，50GB SSD	Ubuntu 22.04+，16GB RAM，100GB SSD

必须安装的依赖软件：

• Node.js (v16.0.0或更高版本)：用于运行和构建应用
• npm (v7.0.0或更高版本)：Node.js包管理工具
• Git：用于克隆项目仓库

检查Node.js和npm是否已安装：

node -v  # 应显示v16.0.0+
npm -v   # 应显示7.0.0+

部署步骤：从源码到运行的完整流程

1. 获取项目源码

首先克隆官方仓库到本地：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/reor.git
cd reor

注意：项目原仓库地址为https://github.com/reorproject/reor，但根据要求，本文使用国内镜像地址进行克隆。

2. 安装项目依赖

进入项目目录后，执行以下命令安装所有依赖包：

npm install

该过程会读取package.json文件中的依赖列表，自动下载并安装所有必要组件，包括React、Electron、AI模型接口等。关键依赖项：

• @xenova/transformers：本地运行AI模型的核心库
• electron：跨平台桌面应用框架
• vectordb：向量数据库实现
• ollama：本地大语言模型管理工具

3. 配置本地AI模型

Reor通过Ollama管理本地AI模型。项目已集成Ollama自动下载脚本，位于scripts/downloadOllama.js。执行开发环境启动命令时会自动触发：

npm run dev

首次运行时，系统会检查本地是否已安装Ollama，如未安装，将根据你的操作系统自动下载适配版本：

• Windows：ollama.exe
• macOS：ollama-darwin
• Linux：ollama

Ollama服务默认监听11434端口，相关配置可在electron/main/llm/models/ollama.ts中查看和修改。

4. 下载并配置AI模型

应用启动后，通过设置界面添加本地LLM模型：

1. 打开Reor应用
2. 点击菜单栏"设置"→"LLM设置"
3. 点击"添加新本地LLM"
4. 输入模型名称（如"llama3:8b"）并确认

系统将自动从Ollama模型库下载指定模型。推荐初学者使用的模型：

• Llama 3 (7B/8B)：平衡性能与资源需求
• Mistral (7B)：对低配置设备友好
• Gemma (7B)：Google开源的轻量级模型

模型下载和管理的核心代码实现位于electron/main/llm/models/ollama.ts中的pullModel和deleteModel方法。

5. 构建生产版本（可选）

如果需要创建可安装的应用程序，执行构建命令：

npm run build

构建过程会根据当前操作系统生成对应的安装包：

• Windows：生成.exe安装文件
• macOS：生成.dmg镜像文件
• Linux：生成.deb或.AppImage文件

构建产物位于项目根目录的dist文件夹中。构建配置可在electron-builder.json5中调整。

功能验证：确保系统正常运行

基本功能测试

应用启动后，进行以下操作验证核心功能：

1. 创建笔记：点击左侧菜单栏"新建笔记"，在编辑器中输入内容。编辑器支持markdown格式，可通过"/"触发命令菜单插入各种内容块。编辑器核心实现见src/components/Editor/EditorManager.tsx。

2. 添加媒体：拖拽本地图片或视频到编辑器中，验证媒体文件处理功能。媒体文件存储逻辑在electron/main/filesystem/storage/中实现。

3. 语义搜索：在左侧搜索框输入关键词，验证是否能返回相关笔记。搜索功能基于向量数据库实现，相关代码位于electron/main/vector-database/embeddings.ts。

AI功能验证

1. 智能问答：在笔记中选中一段文本，点击右键菜单"Ask AI about selection"，验证AI能否基于选中内容生成回答。AI交互逻辑见src/components/WritingAssistant/。

2. 相似笔记推荐：创建多篇相关主题的笔记，查看右侧"相似笔记"面板是否能正确显示关联内容。推荐算法通过向量相似度计算实现，代码位于electron/main/vector-database/lance.ts。

3. 自动链接建议：在编辑长文档时，留意编辑器底部的"相关笔记"提示，点击可插入笔记间的双向链接。链接管理功能在src/components/Editor/BacklinkExtension.tsx中实现。

常见问题解决：部署与使用中的痛点应对

依赖安装问题

问题：执行npm install时卡在某个依赖包，或出现node-gyp相关错误。

解决方法：

# 清除npm缓存
npm cache clean --force

# 使用淘宝npm镜像（国内用户）
npm install --registry=https://registry.npmmirror.com

# 单独安装问题依赖
npm install @lancedb/vectordb

如仍有问题，检查Node.js版本是否符合要求，推荐使用nvm管理Node.js版本：

nvm install 18
nvm use 18

Ollama启动失败

问题：应用启动后提示"无法连接到Ollama服务"。

解决方法：

1. 手动检查Ollama服务状态：

# 尝试手动启动Ollama
node scripts/downloadOllama.js

2. 检查端口占用情况：

# Windows
netstat -ano | findstr :11434

# macOS/Linux
lsof -i :11434

3. 如端口被占用，修改Ollama默认端口，编辑electron/main/llm/models/ollama.ts第27行：

private host = 'http://127.0.0.1:11435'  // 修改端口号

模型下载缓慢或失败

问题：模型下载过程中进度停滞或报错。

解决方法：

1. 检查网络连接，确保能访问Ollama模型库
2. 对于国内用户，可配置Ollama镜像：

# 设置环境变量
export OLLAMA_HOST=your-mirror-address

3. 手动下载模型文件：从第三方渠道获取模型文件，放置到以下目录：
   • Windows: %USERPROFILE%\.ollama\models
   • macOS/Linux: ~/.ollama/models

编辑器性能问题

问题：编辑大型文档时出现卡顿。

解决方法：

1. 调整编辑器配置，减少实时预览复杂度： 打开设置→编辑器→取消勾选"实时渲染复杂元素"

2. 优化向量数据库性能，编辑electron/main/vector-database/lanceTableWrapper.ts，调整批量处理参数：

// 减少批量处理大小
const BATCH_SIZE = 10  // 默认20，低配置设备可改为10

总结与展望：本地AI的无限可能

通过本文的指导，你已成功从源码构建并部署了Reor本地AI笔记系统。这不仅让你摆脱了云端服务的依赖，更让你拥有了一个完全掌控的数据管理中心。回顾整个过程，我们从项目克隆、依赖安装、模型配置到功能验证，全面掌握了本地AI应用的部署要点。

Reor的本地AI架构为知识管理带来了新的可能：你的笔记不再是孤立的文本，而是通过向量关联形成的知识网络；AI不再需要上传数据到云端，而是在你的设备上提供即时帮助。这种模式不仅保护了隐私，也确保了在无网络环境下的持续可用。

项目仍在快速迭代中，未来版本将带来更多令人期待的功能：

• 多模型协作：同时运行多个专业模型处理不同任务
• 离线知识库：预置领域知识库，增强本地AI理解能力
• 数据同步：支持加密的本地网络同步，实现多设备数据互通

鼓励你进一步探索项目源码，定制属于自己的AI笔记体验。如有问题，可查阅官方文档或参与项目讨论。现在，开始用Reor记录和组织你的知识世界吧——在这里，每一条笔记都在连接成智慧的网络，而这一切，都安全地存放在你的指尖。