感谢推荐 Msty, 这个工具界面看着挺清爽的, 简单试了下
- 它是连到 本地文件 / 本地文件夹 / Ob Vault; 然后文本拆分到句子级, 去做 RAG
- “连接到 Ob 仓库” 而不要求用户把数据再重新上传一遍, 这么处理确实跟 Ob 挺搭的
- “配置模型参数” 和 “配置本地知识库” 的界面, 做的挺清晰的, 尽可能避免了把复杂参数直接扔用户一脸
- 但是嵌入时我遇到报错了
"msg":"Error embedding document chunk: {\"code\":\"ERR_INVALID_URL\",\"input\":\"http://127.0.0.1:undefined\"}"正琢磨咋解决
是否不用专门再找这种插件，避免各种配置升级麻烦了？
Ob 的优势在于文件 + markdown, 所以能跟绝大部分知识库工具合作, 我也赞同围绕 Ob 造知识库不一定靠 Ob 插件
但是另一方面, 个人观点目前所有这些工具, 其实选啥都免不了折腾啊
且国内用户还面临额外困难: 找第三方的兼容 OpenAI API, 找适合中文的 Embedding, 分割 chunk 时需要认中文标点, 需要按照汉字估计 token, …
或者是为了写作，还是通过obsidian调用比较好
个人觉得, 得看 “边查边写” 的比例
其实大部分情况下, 我自己可能更希望 “RAG 查资料” 要快 稳定 能溯源
而对于 “把生成文本直接给放笔记正文的自动化过程”, 这没有也能忍, 忍不了再去优化
当然, 利用 Ob 内插件能做到 glowingjade/obsidian-smart-composer 这种效果, 对于需要大量修改编辑的场景, 是挺有价值的
目前24年底哪个插件对需要向量化的小白最友好？
Smart Connections 和 Copilot 都在频繁更新, 都比之前好用了许多
似乎 Copilot 的社区讨论和资料更多些, 很少见人讨论 Smart Connections
另一个比较省心的, 大概是 Obsidian + Cursor 最近已经许多人推荐过了,
好处: 连嵌入模型都不用配, Cursor 直接给包办了
缺点: 对于非技术用户, 操作方式有点陌生, 比如 @Codebase 这种交互就很怪