Obsidian 的最佳決定之一是 非 它強制用戶使用 AI 整合功能。然而，我想在我的 Obsidian 保險庫中加入 AI，結果我得到了它——完全免費，無需任何訂閱。
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為什麼我需要 Obsidian 中的大型語言模型 (LLM)？
我不想讓軟體中充斥著過多的人工智慧功能。
我想要人工智慧，因為我看到了 NotebookLM 的潛力。隨著 NotebookLM 中的心智圖我原本擔心自己得從 Obsidian 換到 NotebookLM。不過，這個想法很快就過去了。我現在還在用 Obsidian，不會再換別的了。
但能夠直接在自己的筆記中提問並得到答案，這確實是一個很有吸引力的功能。我希望 Obsidian 也能有這個功能。 我已經為 Obsidian Sync 付費了。所以我不願意花更多的錢購買 API 金鑰或每月 20 美元購買 Notion AI 訂閱。
我一直在說人工智慧，但我真正指的是大型語言模型（LLM）。你懂的。運行它們並不便宜，而且沒有哪家公司提供無限量的免費訪問。如果 Obsidian 增加內建人工智慧，它幾乎肯定會推出「進階」版本——就像 Notion 那樣。
我在 Obsidian 的 Vault 完全處於離線狀態。依賴線上工具意味著我的 Vault 永遠無法真正實現本地化。 Obsidian 已經有插件允許你透過 OpenAI API 金鑰整合 AI，但同樣，這需要付費。此外，我的 Vault 裡全是個人筆記——我不會把它們全部發送給像谷歌或 OpenAI 這樣的公司。最後，我根本沒辦法把 2500 個 Markdown 檔案匯入 ChatGPT 或 NotebookLM。
綜上所述，當我找到一個將 Obsidian 連接到本地 AI 模型的插件時，我想像我的笑容。
Obsidian 的 PrivateAI 設置
這比你想像的還要容易。
安裝 PrivateAI插件 來自 Obsidian 市場。它是免費且輕量級。安裝後，啟用它，Obsidian 就完成了。
這個外掛可以將你的筆記連接到你的 AI 模型。你已經有了筆記和橋樑，現在缺少的就是模型本身。安裝本機 AI 模型並不難，就像安裝其他軟體一樣。
你也不需要高性能規格——你可以 在 GTX 1070 顯示卡上執行本地大型語言模型 (LLM)，雖然我用的是RX 6700XT。
用 LM工作室 為此，請從其網站下載並安裝 LM Studio，然後進行設定。選擇與您的設備規格相符的型號——我建議選擇 LM Studio 推薦的最大型號。我使用 openai/gpt-oss-20b 對於 Obsidian 來說，效果很好。較輕的 4b 或 8b 型號表現不佳。開啟 LM Studio，將伺服器切換到 跑步點擊下載表格 按Ctrl + L 在鍵盤上——就這樣！你的AI現在可以在以下地址使用了 127.0.0.1:1234.
保留選項 在本地網路上服務 在伺服器設定中啟用；否則，外部電腦可能能夠存取您的 AI 伺服器。
PrivateAI 預設使用此位址，所以你一切順利。關閉並重啟 Obsidian。在你的 LM Studio 日誌中，你會看到一連串的收錄請求——這些都是你正在被索引的筆記。我有 2500 條筆記，所以花了一些時間來整理這些收錄。
完成後，點擊 Obsidian 側邊欄上的小機器人圖標，這將打開聊天窗格，您可以在其中與大型語言模型進行互動。將上下文從“打開的標籤頁”切換到“所有筆記”，即可與整個庫進行聊天。
您可以使用新的本地大語言模型做什麼？
可能性是無限的。
現在我的 Obsidian 庫裡有了 AI，我該用它來做什麼？真的，沒有限制。任何分析、處理、最佳化或查詢——只需用 AI 運行即可。最簡單的用例是與它聊天。提出任何問題，它都會從你的筆記中獲得答案，類似於 NotebookLM。我還可以在我的整個庫中進行上下文切換。 AI 會搜尋相關的筆記並將其用作上下文。
在一個例子中，我問了一個在開放語境中沒有得到答案的問題。大型語言模型沒有直接說“我找不到任何東西”，而是產生了一個答案。快速調整設定解決了這個問題。我在自訂指令中加入了「如果在提供的語境中找不到查詢的答案，就說你找不到」。
現在，它會誠實地報告缺失的信息，同時仍然依靠其訓練數據來提供最佳答案。
這表明，即使是大型的本地語言模型也可能出現混亂。務必檢查你的AI的答案——這應該已經成為一種習慣了。
這不僅僅是問題和答案的問題。
跳過問題
我最喜歡用 AI 來處理文字格式化。假設我有一個電子表格，裡面所有條目都是大寫的，我想把它們轉換成小寫。我可以自己動手，也可以寫個公式，或是直接讓 AI 處理。這裡也一樣。
例如，我在課堂上寫了下面的筆記，但無法設定標題格式。我可以直接讓 PrivateAI 幫我完成。
我使用 Obsidian 中的 Spaced Repetition 外掛程式直接在 Obsidian 中建立抽認卡。舊的工作流程包括分割筆記、閱讀筆記和建立抽認卡 抽認卡應用程式 分離。現在，我只需讓 PrivateAI 來創建它——結果令人驚嘆。
為了指出這些可能性，我更進一步。我讓人工智慧審查我的日記，找出最常見的投訴。我相信你會理解，出於隱私原因，我對結果進行了模糊處理，但相信我，人工智慧做得非常好——非常有洞察力。我不會把我的整篇日記都上傳給人工智慧——至少在人工智慧意味著把一切都交給大型科技公司的時候不會。但現在情況已經不同了。
PrivateAI 和 LM Studio 都有很多複雜的技術細節。我可以調節溫度，微調 RAG 系統，更改設置，甚至可能進一步改善響應速度。但就目前而言，它運作得很好——我的電腦大約需要兩秒鐘才能回應，比 ChatGPT 更快，儘管 ChatGPT 是一個更強大的模型。
