s2b-dev/smart-second-brain

解决的问题

该项目提供了一种将 Obsidian 仓库转变为交互式知识库的方法。它消除了手动将笔记复制粘贴到 AI 提示中的需求，允许大型语言模型（LLM）直接访问并查询您的个人笔记。

工作原理

该插件使用检索增强生成（RAG）管道。它将您的笔记转换为向量嵌入，并存储在向量存储（Orama）中。然后根据您的查询与笔记的相似性，检索最相关的笔记以生成答案。它还使用分层树摘要来处理笔记。

适用人群

希望拥有能够与笔记对话的 AI 助手，且偏好注重隐私的本地 LLM（通过 Ollama）或高性能云模型（通过 OpenAI）的 Obsidian 用户。

主要亮点

• 本地 AI 执行： 支持 Ollama，实现完全离线、私密数据处理。
• 参考链接： 回答中包含指向原始笔记的 Obsidian 链接，便于追溯来源。
• 模型灵活性： 允许用户快速在不同 LLM 之间切换，以应对不同的写作或分析任务。
• 开源： 类似知识管理插件的免费开源替代方案。