green-dalii/obsidian-llm-wiki

해결하는 문제

많은 사용자가 Obsidian에 방대한 노트를 보유하고 있지만, 노트가 늘어날수록 탐색이 어려워집니다. 기존의 검색이나 폴더 구조는 아이디어 간의 명백하지 않은 연결을 드러내기 어렵습니다. 이 플러그인은 이러한 노트에서 구조적이고 상호 연결된 위키를 자동 생성하여, 수동으로 태그를 붙이거나 파일을 정리하지 않고도 지식 기반과 대화하고 관계를 발견할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 플러그인은 LLM을 사용해 노트에서 엔티티(사람, 조직)와 개념(이론, 용어)을 추출하여 각각 독립적인 위키 페이지를 생성합니다. 벡터 데이터베이스나 임베딩을 사용하지 않고, [[wiki-link]] 그래프 위에서 Personalized PageRank(PPR)와 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하는 그래프 기반 검색 시스템을 채택합니다. 이로 인해 AI는 단순히 의미적 유사성에 의존하는 것이 아니라, 노트의 구조적 연결성에 기반해 관련된 컨텍스트를 검색할 수 있습니다.

대상 사용자

• Obsidian 사용자：AI를 통해 쿼리 가능한 '제2의 뇌'를 원하는 사용자.
• 개인정보 보호에 민감한 사용자：Ollama나 LM Studio를 통해 로컬 우선 설정을 선호하여 데이터를 오프라인으로 유지하고자 하는 사용자.
• 비기술 사용자：Python 환경이나 벡터 데이터베이스를 관리하지 않고도 한 번의 클릭으로 설치하고 싶은 사용자.
• 연구자：PDF, 이미지, Office 문서를 지식 그래프에 통합하고자 하는 사용자.

주요 기능

• 임베딩 없음 아키텍처：벡터 DB를 제거하고 임베딩 모델이 필요 없는 그래프 기반 검색(PPR)을 사용.
• 다양한 제공자 지원：OpenAI, Anthropic, Gemini를 포함한 16개 이상의 LLM 제공자와 호환되며, Ollama 같은 로컬 옵션도 지원.
• 다양한 형식 인게스트：MinerU 또는 네이티브 클라우드 제공자의 PDF 지원을 통해 Markdown, PDF, 이미지, Office 파일(DOCX, PPTX, XLSX)을 지원.
• 통합 워크플로우：Obsidian 내에서 완전히 작동하며, 네이티브 그래프 뷰를 활용해 시각화하고 오른쪽 도킹된 사이드 패널에서 채팅 가능.
• 이중/다중 언어 지원：사용자 인터페이스와 생성된 위키 출력 모두 11개의 네이티브 언어를 지원.