Личный AI-поисковик по базе знаний Obsidian - быстро и без разработки

Привет! В феврале я писал статью про внедрение AI в свою базу знаний. На тот момент я думал о том, как GPT может помочь мне лучше ориентироваться в 3000+ заметках, чаще их использовать и генерировать новые идеи. Этой статьёй я пишу небольшой апдейт - одно решение, которое сильно упростило поиск по базе знаний.

Личный AI-поисковик по базе знаний Obsidian - быстро и без разработки

Что изменилось?

- Моя база знаний с тех пор превратилась в полноценный личный поисковик без особых дополнительных настроек и установок локальных LLM. Про это будет дальше.

- Токены стали дешевле, а модели быстрее. Я практически перестал ощущать стоимость запросов по API к своим заметкам, один раз закинул 5$ и больше не вспоминаю.

- Почти перестал пользоваться GPTs по моей базе знаний (это когда я выгрузил основные заметки и загрузил их PDF-файлом в GPTs). В редких случаях - если требуется провести какой-то глубокий ресёрч по теме, поговорить со своей базой знаний. Обычно хватает того, что я нахожу нужную заметку и перечитываю её.

Как это работает?

Визуально - довольно просто:

- У меня открыт и включен плагин Smart Connections (это плагин, который с прикрученным API LLM ищет связи между заметками)

- Я создаю новую фиктивную заметку и вместо названия пишу запрос. Например, "книги про менеджмент", "как провести стратсессию", "мои мысли про ведение базы знаний" или "что я писал про внедрение привычек". Пример - ниже.

- Плагин ищет похожие заметки - ранжирует результаты по релевантности.

- Я просматриваю весь список - по названиям я обычно вспоминаю о чём заметка, открываю нужные и дальше уже хожу по графу и копаюсь глубже.

Плагин Smart Connections ищет похожие заметки на эту тему. 

- Дальше иду смотреть в локальные графы и изучать заметки по теме. Включается стандартный ресерч по базе знаний:

Личный AI-поисковик по базе знаний Obsidian - быстро и без разработки

К чему я пришёл во время использования плагина:

- Да, я не получаю готовый ответ с цитатой из своей заметки. Но мне это и не нужно - обычно я хорошо ориентируюсь в заметках, которые сам писал и считаю, что AI тут избыточен. Иногда полезно включать память и мозг :)

- Мне важно вспомнить про старую заметку и идею, а с этим как раз помогает плагин с AI-поиском. Особенно если заметок много и база знаний ведётся долго.

- На всякий случай я сложил заметки с психотерапии, коучинга, рабочие и личные дневничковые записи в отдельную папку и не индексирую их. Ну, просто потому что.

А теперь - к настройке.

Гайд по настройке

Как уже писал, вся система работает на плагине Smart Connections и API ключе Chat GPT. Нужна будет карта не российского банка (для оплаты токенов) и VPN для разового входа в openai.com

I. Получаем токен

- Переходим и залогиниваемся на platform.openai.com

- В профиле переходим в раздел: Settings → Your profile → User API Keys

Личный AI-поисковик по базе знаний Obsidian - быстро и без разработки

- Создаем новый ключ, называем его как удобно и обязательно сохраняем

Личный AI-поисковик по базе знаний Obsidian - быстро и без разработки

- Пополняем баланс в разделе Billing - насколько понимаю, Open AI сейчас даёт пользоваться API только с пополненным счётом. Раньше было не так

Личный AI-поисковик по базе знаний Obsidian - быстро и без разработки

- Тут же в кабинете можно поставить лимиты на использование токенов (чтобы в один день всё случайно не потратить, хотя риски минимальны)

Готово, переходим к настройкам в Обсидиан.

II. Настраиваем плагин

- Устанавливаем плагин "Smart Connections" в Obsidian из плагинов сообщества.

Личный AI-поисковик по базе знаний Obsidian - быстро и без разработки

- Переходим в настройки плагина, выбираем модель Open AI в двух полях и добавляем ключ Open AI (OpenAI API Key for embeddings):

Мне хватает Small модели. Я не почувствовал особой разницы, но, по идее, она должна быстрее обрабатывать информацию на приемлемом уровне. Рекомендую поэкспериментировать для своих задач. Думаю, для "блоков" можно сделать более простую модель. 
Мне хватает Small модели. Я не почувствовал особой разницы, но, по идее, она должна быстрее обрабатывать информацию на приемлемом уровне. Рекомендую поэкспериментировать для своих задач. Думаю, для "блоков" можно сделать более простую модель. 

Готово! Плагин должен работать.

Что можно добавить

- Да, это не на 100% удобное решение и точно с ровными руками уже сегодня можно подключить какую-нибудь локальную LLM к базе знаний. Но, к сожалению, мне по-прежнему лень и я жду более изящного и простого решения. А плагин покрывает 90% кейсов моих обращений к базе знаний.

- Smart Connections по прежнему классно показывает связанные заметки, а это, все-таки, в заметковедении первично: старые заметки больше не забываются и возвращаются в память в нужные моменты.

Апдейт ноября 2024 года. Записал видео о том, как это всё работает дальше на практике:

Если вам интересно читать про управление знаниями и собой - я веду телеграм-канал. Буду рад вас там видеть.

Мои посты на тему:

5
15
10 комментариев