s2b-dev/smart-second-brain

해결하는 문제

이 프로젝트는 Obsidian 백업을 상호작용 가능한 지식 기반으로 전환할 수 있는 방법을 제공합니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 개인 노트에 직접 액세스하고 질의할 수 있도록 하여, AI 프롬프트에 노트를 수동으로 복사-붙여넣기할 필요를 제거합니다.

작동 방식

이 플러그인은 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 사용합니다. 사용자의 노트를 벡터 임베딩으로 변환하고, 벡터 저장소(Orama)에 저장합니다. 이후 사용자의 질의와 유사도를 기반으로 가장 관련 있는 노트를 검색하여 답변을 생성합니다. 또한 계층적 트리 요약을 사용하여 노트를 처리합니다.

대상 사용자

개인 정보 보호를 중시하는 로컬 LLM(예: Ollama) 또는 고성능 클라우드 모델(예: OpenAI)을 선호하는, 노트와 대화할 수 있는 AI 어시스턴트를 원하는 Obsidian 사용자.

주요 특징

• 로컬 AI 실행: Ollama를 지원하여 완전히 오프라인, 개인정보 보호가 가능한 데이터 처리를 가능하게 합니다.
• 참고 링크: 답변에는 원본 노트로 돌아가는 Obsidian 링크가 포함되어, 사용된 소스를 확인할 수 있습니다.
• 모델 유연성: 다양한 글쓰기 또는 분석 작업에 따라 빠르게 다른 LLM으로 전환할 수 있습니다.
• 오픈소스: 유사한 지식 관리 플러그인에 대한 무료이고 오픈소스 대안입니다.