Lore
Erez Shahaf · 生産性向上 · その他
Loreは、ノートやふとした思考のためのプライベートなセカンドブレインとして機能する、無料のオープンソースデスクトップアプリだ。OllamaでローカルLLMを動かし、すべてをローカルのベクトルデータベースに保存する。だからアイデアをショートカット一つで記録し、あとから自然な言葉で呼び戻せる。このローカルLLMノートアプリは、クラウドには何も送らない。APIキーも不要。何も自分のマシンの外に出ない。
Lore について
Loreとは
Loreは、システムトレイに常駐する軽量なAI思考記録アプリだ。グローバルのショートカットを押すと小さなチャットバーが現れ、頭にあることを入力すれば、自動で保存され分類される。あとで尋ねれば、ローカルモデルが自分のノートを読み返して答える。
売りは、賢い呼び戻しを諦めずにプライバシーを守れる点にある。自然言語を理解するプライベートなノートアプリのほとんどは、データをどこかのサーバーに送る。Loreはモデルもデータベースも自分のパソコンに置く。これが、典型的なクラウド型セカンドブレインアプリとの違いだ。
これは初期段階のソフトウェアだ。Loreはまだ若く、パーソナルエージェントをめぐる大きな構想はアプリではなくロードマップ上にある。加えて、ローカルモデルを快適に動かせるマシンが必要だ。性能はハードウェア次第だからだ。
はじめかた
- GitHubのreleasesページから、Windows、macOS、Linux用のインストーラーをダウンロードする。
- インストーラーを実行し、LLMモデル用とOllama用のフォルダを選ぶ。
- トレイアイコンを開き、設定、次にモデルへ進み、埋め込みモデルとLLMの両方をダウンロードする。
- Ctrl+Shift+Space（macOSではCmd+Shift+Space）を押して、ポップアップを切り替える。
- 思考やToDo、質問を自然な言葉で入力し、Loreに分類させて保存させる。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 雑多なメモやエラーの再現手順、curlコマンドを無数のタブに散らかしている開発者：このオフラインAIノートアプリは、ローカルモデルを動かすことを条件に、それらを検索できる一か所にまとめる。
- 個人的な思考をクラウドのノートアプリに入れたくないプライバシー重視のユーザー：すべて自分のディスク上に残り、アカウントも要らない。
- 小さなToDoが多すぎる人：自然言語のToDo管理なら「ToDoに追加」と打って次に進める。
タスク
- 5秒以内に思考を記録する：グローバルのショートカットが、作業中の何かの上にチャットバーを開く。
- 古いノートを説明して見つける：LoreをAI検索ツールとして使い、「うちのバグの原因になったstripeのwebhookは何だった」と尋ねれば、保存した行を取り戻せる。
- 軽いタスク管理：優先度とカテゴリを付けてToDoを追加し、一覧表示し、完了させ、整理する。
シーン
- 会議の最中でも集中を切らさずに書き留められる。ポップアップが今のウィンドウから自分を引き離さないからだ。
- 一日の終わりに、帰り道でまだ何が残っているかを尋ねる。
- サーバーに一切触れない個人的な知識ベースを保つ。どこにもアップロードしたくない仕事のために。
主な機能
クイックキャプチャ
Loreの要点は速さにある。グローバルのショートカットを押すと、画面の一番上にホバーチャットバーが現れ、入力を受け付ける。文章を打てばその場で保存され、保存ボタンも、先にノートブックを選ぶ手間もない。この摩擦の少なさが、記録ツールをほこりまみれにさせない。
スマート検索
情報は、どこにしまったかを思い出すのではなく、説明することで取り出す。自然な言葉で質問すれば、Loreは保存した思考を検索してから答える。スタンドアップ中に何を書いたか知りたい？ただ聞けばいい。「今日デイリーで書いたノートは何」といった問いもちゃんと機能する。トピック別でも日付別でも結果を引き出せる。
AI分類
記入するフォームではない。Loreは入力を読み、思考、質問、コマンド、指示へと自動で仕分ける。まさにこの部分が、アプリをデータ入力ではなく、こちらの意図を理解する何かと話している感覚に近づける。
ToDo管理
ToDoは別のアプリではなく、ノートの隣に住む。会話のように項目を追加し、未完了を一覧表示し、終わったものに印を付け、優先度とカテゴリで整理できる。基本のタスク管理であり、そうでなければ二つ目のツールを開くような用事だ。
ローカルRAGパイプライン
舞台裏で、Loreは自分のデータに対して検索ベースの処理を走らせる。まずノートから関連する文脈を見つけ、それをローカルモデルに渡して答えを起草させる。効果としては、答えは実際に自分が書いた内容から来る。モデルの一般知識からではない。
完全ローカル処理
AIモデルもデータベースも、OllamaとLanceDBを通じて自分のマシン上で動く。つまりノートと、それを読むモデルは、記録したデバイスから決して出ていかない。クラウドなし。APIキーなし。アカウントなし。ノートパソコンがオフラインでも、このデスクトップAIアシスタントは動く。ノートに機密性の高い内容が少しでもある人にとって、その構成こそ、ホスト型ノートアプリより選ぶ主な理由だ。
メリットとデメリット
メリット
- 完全なプライバシー：ノートもAI処理も自分のハードウェア上に留まる。
- MITライセンスで無料かつオープンソース。考えるべきサブスクがない。
- どんなウィンドウの上でも効くグローバルのショートカットによる素早い記録。
- 自然言語の呼び戻しなら、タグやフォルダを思い出すのではなく説明して検索できる。
- Windows、macOS、Linux向けのクロスプラットフォーム版。
デメリット
- ローカルモデルをダウンロードして動かす必要があり、設定の手間とディスク容量を取る。
- 性能はハードウェア次第。弱いマシンは遅く感じる。
- 初期段階のプロジェクトなので、機能もロードマップもまだ動いている。
- 公開APIがまだなく、Loreを自前のスクリプトやアプリにつなぐ道が閉ざされている。
よくある質問
はい。LoreはMITライセンスのオープンソースで、費用はかからない。有料プランはない。AIが有料のクラウドサービスではなく自分のハードウェア上で動くからだ。本当に無料のローカルLLMノートアプリである。
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