Ollamaを介してローカルLLMをObsidianノートに統合する

Ollamaは、大規模言語モデル（LLM）をObsidianノートに統合し、対話的なインタラクションと概念的な検索を可能にする方法を概説しました。ローカルLLMとインデックス作成ツールを組み合わせることで、ユーザーは完全一致検索を超えて、概念や意味に基づいてノートを検索できるようになります。

Embeddingsを用いた概念検索の実装

大量のノートと対話できるようにするためには、システムが最も関連性の高いテキストセクションのみを特定して提供する必要があります。なぜなら、ほとんどのモデルはナレッジベース全体を一度に処理することができないからです。これは、embeddings（埋め込み）を使用してインデックスを作成することで実現されます。これにより、システムは正確なフレーズではなく、概念を検索できるようになります。

Indexerの構築

Obsidianプラグインは、ロード時にノートをインデックス化し、その進捗を永続化して冗長な再生成を避けるように構成できます。以下の技術的なアプローチでは、インデックス作成プロセスにLlama Indexを使用します。

• Data Store: Chroma DBやデフォルトのLlama Indexストアなどのオプションを備えた、インメモリ・データストアが初期化されます。
• Persistence: インデックスがローカルディレクトリに保存されるように、ストレージ・コンテキストが定義されます。
• Reading: MarkdownReaderを使用してMarkdownファイルをロードして処理します。Llama Indexは、単語の意味とその関係性を理解することでこれを処理します。

OpenAIのサービスをembeddingsの生成に利用することもできますが、Ollamaはembed関数を提供しており、LangChainは完全に自己ホスト型の環境を好むユーザー向けにローカルな代替手段を提供しています。

Retrieval Augmented Generation (RAG)によるノートのクエリ

インデックスが確立されると、システムは関連するノートの断片を検索して、LLM用のシステムプロンプトを構築できます。このプロセスは、Retrieval Augmented Generation (RAG)のワークフローに従います。

1. Initialization: インデックスは永続化されたストレージから初期化されます。

2. Retrieval: リトリーバーが構成され（例：similarityTopKを5に設定）、ユーザーのプロンプトに対して上位一致するものを検索します。

3. Prompt Construction: 検索されたテキストチャンクは結合され、システムプロンプトに挿入されます。これにより、モデルに対して、その特定のテキストを使用してプロンプトに回答するよう指示します。

4. Generation: ローカルモデル（例：llama2）は、ollama-nodeライブラリを介して実行され、最終的な回答を生成します。

速度を維持し、検索されたテキストがモデルの入力コンテキストウィンドウに収まるようにするために、より小さなモデルの使用が推奨されます。提供された例では、各256トークンのチャンクが5つ使用されています。

ノート統合の拡張ユースケース

単純なQ&Aを超えて、LLMをノート作成ツールに統合することで、いくつかの高度な生産性ワークフローが可能になります。

• Automated Summarization: 長文ノートの簡潔な要約を生成する。
• Metadata Enhancement: ドキュメント間の接続性を向上させるために、ノートのフロントマターに追加する最適なキーワードを特定する。
• Obsidian-to-Anki Pipeline: 間隔反復学習（spaced repetition learning）のために、ノートから問題と回答のペアをエクスポートしてAnkiに送るためのパイプライン。

これらのワークフローは、異なるモデルの重みやプロンプトエンジニアリングを試行錯誤することで、特定のタスクに合わせて最適化できます。