LM-RAG ノートブック — LangChainベースのRAGノートアプリ

AI/ML
LM-RAG ノートブック — LangChainベースのRAGノートアプリ

LM-RAG ノートブック — LangChainベースのRAGノートアプリ

ローカルで動作するLangChainベースのデスクトップ「ノートブック」アプリ。高度なRAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いて、手元のファイルやメモをインデックス化し、AIチャットや要約、検索に活用できます。知識はユーザーのシステム内に留まり、クラウドストレージ不要でプライバシーを保ちながら利用可能。Electronでパッケージされ、設定可能な構成ファイルやビルド設定が含まれています。（約300字）

https://github.com/NcUltimate/lm_rag_notebook

概要

LM-RAG ノートブックは、ローカルで動くElectronベースの知識管理アプリで、LangChainの概念を取り入れた高度なRAGワークフローによってノートやファイルをAIで活用できることを目指しています。ノートやシステム上のファイルをインデックス化して埋め込みベースの検索（retrieval）を行い、そこから生成（generation）を行うことで、文脈に基づく回答や要約、チャット形式のナレッジ利用が可能です。特徴としては「データが端末外に出ない」点と、将来的に複数ファイルをノートに紐付ける拡張を想定した設計が挙げられます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: JavaScript

主な特徴

  • ローカル保存の知識ベース：クラウドストレージ不要でプライバシー重視
  • LangChainスタイルのRAGワークフローを採用（検索→生成）
  • Electronでデスクトップアプリ化、electron-builder設定あり
  • 設定ディレクトリで動作をカスタマイズ可能

技術的なポイント

本プロジェクトはJavaScript／Electronを核に、LangChain的なコンポーネント（ドキュメントローダー、テキスト分割、埋め込み、ベクトルインデックス、リトリーバー、生成チェーン）を組み合わせたRAGアプローチを取る設計になっています。READMEにある「Your knowledge stays on your system」という方針から、埋め込みやインデックスはローカルに保存する想定で、外部クラウドストレージを経由しない運用が可能です。configディレクトリが存在するため、埋め込みプロバイダ（ローカルモデルや外部API）、インデックス方法（ファイルベース、FAISS等）、検索パラメータ、プロンプトテンプレートなどを設定して切り替えられる作りが想定されます。

「Advanced RAG」と称されていることから、単純な類似度検索に留まらず、複数のリトリーバーを組み合わせたハイブリッド検索（BM25＋ベクトル）や、取得後の再ランク付け、スニペット合成による文脈拡張、チェーン・オブ・ソートなどの高度な生成手法を導入できる設計が期待できます。Electronとelectron-builder.config.jsの存在はクロスプラットフォームのデスクトップ配布を意識した構成であり、ネイティブUIやファイルアクセス周りの実装により「端末内データのみ」を実現しています。技術的に注意すべき点は、ローカルでの埋め込み生成は計算資源を消費するため、小型モデルやAPIを併用する運用、インデックス更新戦略（オンデマンド／バッチ）やチャンクサイズ設計、メタデータ管理、検索精度向上のための正規化・前処理が重要になる点です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • PLAN.md: file
  • README.md: file
  • config: dir
  • electron-builder.config.js: file

…他 3 ファイル

使いどころと拡張案

  • 個人のリサーチノートや技術資料を手元で検索・要約したい人向け
  • 企業内でクラウドに出せない機密ドキュメントのナレッジ化
  • 将来的には複数ファイルを1つのノートに紐付ける機能、ローカルLLMとの連携、より洗練された再ランクや可視化機能の追加が考えられます。

まとめ

ローカル志向のRAGノートアプリのプロトタイプで、プライバシー重視の知識管理に適している。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

LMnade - RAG-Powered Notebook

An Electron desktop application for managing knowledge with AI-powered chat using advanced RAG. Motivated by NotebookLM, though I’ve had the idea for longer and have been wanting to build it.

Your knowledge stays on your system. No Cloud storage provider needed. An eventual minor upgrade would be allowing selection of multiple system files for a given notebook.

Quick Start

# Clone the repository
git clone https://github.com/NcUltimate/LM-RAG-Noteboo...