用于 RAG 打造个人专属 AI 知识库
📥 下载地址
https://simpread.ksria.cn/plugins/details/zOzpvOzM4a
🔗 链接
⚠️ 写在前面（LLM 的问题）
1️⃣ 在没有答案的情况下提供虚假信息。
2️⃣ 当用户需要特定的当前响应时，提供过时或通用的信息。
3️⃣ 从非权威来源创建响应。
4️⃣ 由于术语混淆，不同的培训来源使用相同的术语来谈论不同的事情，因此会产生不准确的响应。
而 RAG（检索增强生成）方式是解决这些问题的一种方法，它会重定向 LLM，从而从权威的、预先确定的知识来源中检索相关信息。
🤖 什么是 RAG
全称 Retrieval Augmented Generation ，中文称作「检索增强生成」，是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。
❓ 能做什么
将你感兴趣的内容（标注或全文） 汇与一处并导出到本地，支持 Google NotebookLM · 腾讯 IMA · Cherry Studio 或 任意 LLM 服务，零代码打造你的专属个人知识库（RAG）。
📝 如何使用
1️⃣ 搜索你的稍后读（支持多种检索方案，如标题、标签等）
2️⃣ 得到检索列表（可点击查看列表中的稍后读的详细内容）
3️⃣ 合并（支持合并后的预览）
4️⃣ 导出，支持：导出 HTML 到本地 · 导出 Markdown 到本地 · 导入到 Obsidian · 通过同步助手导出 Markdown 到本地 · 通过 PDF 高级打印方案导出到本地
⚙️ 功能
1️⃣ 检索稍后读, 支持多种查询方式或标签
2️⃣ 预览查找结果
3️⃣ 导出内容, 包括：标注 或 全文
4️⃣ 合并预览稍后读
5️⃣ 导出
📈 安装与升级
没有【使用同步助手 · 自动同步】的话，可通过 此链接 安装。
已经【使用同步助手 · 自动同步】的话，请使用 插件管理器 安装。
✨ LLM 工具
只要是支持 RAG 方案的工具均可以使用此插件，以下是简悦列举的一些典型工具。
基于简悦零代码构建个人专属 AI LLM 知识库（RAG）：Google NotebookLM 篇
基于简悦零代码构建个人专属 AI LLM 知识库（RAG）： 腾讯 IMA 篇
基于简悦零代码构建个人专属 AI LLM 知识库（RAG）：Cherry Studio