用 AI 重塑 Obsidian 双链：知识图谱自动化生成指南

用 AI 实现 Obsidian 知识图谱自动化生成
最新推荐文章于 2025-09-25 15:54:02 发布
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#人工智能 #笔记 #知识图谱 #自动化 #印象笔记

cover obsidian ai link
还在手动整理知识图谱？这篇教程教你用 Obsidian+AI 实现高效学习新知识！
从配置 DeepSeek API 到调试硅基流动大模型，手把手带你用 ai-provider+local-gpt 插件生成结构化笔记。
只需输入几个关键词，AI 自动生成方法论对比表格,双链，还能用维基百科助手 下钻学习。
文章附赠全套工具配置截图和操作视频，让你的双链笔记秒变智能知识管家——毕竟，极客的笔记，连红链接都应该由 AI 来填！

用 AI 重塑 Obsidian 双链：知识图谱自动化生成指南

上周 CLAY 留言说需要分享下双链笔记怎么制作，今天结合 学习新知识 的场景,使用 Obsidian 的 AI 插件 给大家演示下双链的制作，文章尾部有录屏，大家可自己查看配置过程。

工具准备

  1. 大模型云服务申请，我使用的是 deepseek 官方的 api，还有 siliconflow 硅基流动的, https://cloud.siliconflow.cn/i/CiNvLufj
  2. 本地大模型部署（性能不足的话效果和速度一般），可以使用 LmStudio 部署本地模型，比如刚开源的 Gemma3-4B，不建议实战，但是可以用来测试玩一下；
  3. 大模型管理插件：ai-provider，obsidian://show-plugin?id=ai-providers
  4. 提示词管理插件：local-gpt，obsidian://show-plu
最低0.47元/天 解锁文章
【AI大模型应用开发】教你用AI轻松将你的知识库变为知识图谱（附完整代码，直接运行）
同学小张的博客
05-22 3610
本文我们来介绍如何使用AI，将自己的知识库自动转换为知识图谱，并进行可视化展示。
【AI大模型应用开发】AI+知识图谱极简入门：手把手带你体验LangChain实现知识图谱创建和查询（附代码和源码分析）
同学小张的博客
05-20 3121
最近在大模型应用中使用图数据库或知识图谱越来越流行。图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性，从而更好地给大模型提供上下文或数据支持。本文一起来看下如何在大模型应用中使用图数据库或知识图谱。
Obsidian本地笔记工具：构建知识网络关联笔记，支持Markdown与插件生态及知识图谱生成
思索的涟漪，突破自我
09-02 994
但用 Obsidian 就不一样，比如你写 “Python 列表操作” 的笔记时，遇到 “列表推导式”，可以直接用 “[[列表推导式]]” 这样的格式插入链接，等你写完 “列表推导式” 的笔记后，点击这个链接就能直接跳转过去，两个知识点瞬间就关联起来了。不过要注意，插件不用装太多，选几个常用的就行，装多了反而会让软件变卡。另外，它还能生成 “知识图谱”，在软件左侧点击 “图谱” 按钮，就能看到你所有笔记之间的关联关系，每个笔记是一个节点，链接是节点之间的线，哪个知识点关联多、哪个知识点比较孤立，一目了然。
给Obsidian加上AI 语言大模型（Tars插件）
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2501_93491346的博客
09-25 1502
解决了如何用tars插件给obsidian加上ai语言大模型
DeepSeek自动生成课程的知识图谱
meisongqing的博客
03-24 1833
例如：“线性回归”与“监督学习”是“属于”关系，“梯度下降”与“线性回归”是“优化方法”关系。：如果课程有数据库或表格形式的内容（如课程大纲、知识点列表），可以直接使用。例如：在机器学习课程中，实体可能是“线性回归”、“神经网络”、“梯度下降”。例如：如果“A是B的子类”且“B是C的子类”，则推理出“A是C的子类”。例如：“线性回归”的属性可能包括“定义”、“公式”、“应用场景”。：收集课程的教材、PPT、讲义、视频字幕、作业、考试题等。：识别课程中的核心概念、术语、人物、地点、事件等。
Obsidian AI 自动生成知识图谱辅助学习
xx_nm98的博客
11-06 2960
最近学习中医，发现学习新知识真的太难了。在读到某个药材、经络、方剂的时候，总想到这些内容之前在哪里读过， 然后往前翻，而且时长找不到。于是乎，想到了 Obsidian，想到了知识图谱，想到了 AI 自动生成知识图谱。整体的方案就是：使用 Obsidian 转录数据使用 AI 自动解析成 Wiki 格式使用 Obsidian 的双线连接和图谱来发辅助学习先看一下效果：配合 Obsidian 自带的图谱功能，还可以看到漂亮的知识图谱，大家可以根据自己的需要设置下节点颜色，
利用AI大模型，将任何文本语料转化为知识图谱，可本地运行！
xxue345678的博客
05-24 1691
几个月前，基于知识的问答（KBQA）还是一个新奇事物。现在，对于任何AI爱好者来说，带检索增强生成（RAG）的KBQA就像小菜一碟。看到自然语言处理（NLP）的可能性领域由于大型语言模型（LLMs）的发展而如此迅速扩展，真是令人着迷。而且，它每天都在变得更好。在我上一篇文章中，我分享了一种递归RAG方法，用于实现具有多跳推理的问答，以回答基于大量文本语料库的复杂查询。很多人尝试了这种方法并发送了他们的反馈。自那以后，我整理了这些反馈，并对代码进行了一些改进，以解决原始实现的问题。
Obsidian 0x01：Obsidian 双链
Kevin 的博客
03-13 7038
介绍 Obsidian 的双链。
DeepSeek系列（10）：与其他AI工具协同
分享一些感兴趣的技术方面
04-27 938
在当今多元化的AI生态中，将不同专长的AI工具协同使用，能够实现远超单一工具的综合效果。DeepSeek作为强大的语言模型，与专业绘图AI的配合尤为默契，可以在创意构思与视觉呈现之间建立无缝桥梁。
AI应用架构师主动学习实践：培养团队核心竞争力
AI 领航者的博客
08-31 760
主动学习是AI时代技术团队的核心竞争力，需要从个人实践上升到团队机制。AI应用架构师需要构建技术深度×业务理解×架构视野的三维能力体系，并通过T型结构实现专精与贯通的平衡。PACE个人学习模型（Purpose-Acquire-Construct-Evaluate）和LIGHT团队学习框架（Learning Goals-Interactive Sessions-Group Practice-Harvest Knowledge-Transfer Capability）提供了系统化的主动学习方法论。
技术文档写作新范式：AIGC工具实战指南
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本文旨在为技术文档作者、开发者文档工程师和技术传播专家提供全面的AIGC工具应用指南。我们将覆盖从基础概念到高级应用的全流程，重点解决技术文档创作中的效率瓶颈和质量控制问题。本文首先介绍AIGC的核心概念，然后深入技术实现细节，接着通过实战案例展示应用方法，最后探讨未来发展趋势。每个章节都包含可立即应用的实用建议。AIGC：人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content)LLM：大语言模型(Large Language Model)：提示词工程。
AI应用架构师主动学习实践：理论与实践结合
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被动学习者：阅读《自行车骑行指南》，观看专业骑手视频，参加骑行理论课程，但从不上车实践。他可能记住了所有骑行要领，却永远学不会骑车。主动学习者：先了解基本平衡原理和骑行姿势，然后立即上车尝试。在摔打中调整姿势，感受平衡，观察路面情况，不断尝试不同的发力方式，最终掌握骑行技巧。主动学习与被动学习的核心区别在于知识建构的方式。被动学习假设知识是客观固定的，可以从教师/资源传递给学习者；而主动学习则认为知识是学习者通过与环境互动，基于已有经验主动建构的。认知科学研究表明，我们通过做、反思、讨论、应用。
用 OpenAI Functions 从文本构建知识图谱实战篇
Python_cocola的博客
04-14 1094
当你的 RAG 应用需要同时处理结构化数据与非结构化数据时，**知识图谱（Knowledge Graphs）**是非常理想的选择。在本篇文章中，你学习了如何使用，从任意文本中提取信息并在Neo4j中构建知识图谱。OpenAI Functions 提供了结构清晰的输出形式， 因此在执行结构化信息提取任务时非常高效、便捷。
知识图谱——Obsidian梳理学术脉络
2403_86762465的博客
08-20 1904
使用 Obsidian 制作学术写作的知识图谱是一种非常高效的方法，因为 Obsidian 不仅是一个强大的笔记应用程序，它还支持双向链接和图形可视化插件，可以帮助您更好地组织和理解您的研究材料。
如何构建自己的知识图谱？
强化学习曾小健
07-24 1169
知识图谱是通过图的形式来表达和组织知识的一种结构。图谱中的“节点”代表实体（如概念、事物、事件等），而“边”则代表节点之间的关系（如“属于”、“关联”、“包含”等）。通过这种图形化的结构，可以清晰地展现出不同实体之间的联系，使得知识的结构更加直观、易于理解。举个简单的例子，在医学领域，知识图谱可以展示疾病、药物、症状以及它们之间的关联，例如某种药物与治疗某种疾病的关系，或者特定症状与相关疾病的关联。通过知识图谱，医生可以更快地查找到相关信息，从而做出更为精准的诊断和治疗。
【工具推荐】个人本地 markdown 知识图谱软件 Obsidian
Code Metaverse
06-09 1万+
Obsidian 是基于本地文件夹的个人知识图谱软件。和一般的编辑器不一样的是，它的侧重点是知识库（knowledge base）。那么，如何理解知识库呢？下图是官网首页给出的图。右侧的阅读视图就是它与众不同的地方，Obsidian 通过两个纬度，标签和反向链接，让本地文件夹内的md文件，像图一样相互关联，就像我们大脑中的知识一样，从各种纬度相互关联。如果你不喜欢注册很多账户的话，Obsidian 还是不错的，它基于本地管理，如果不做发布和同步数据，软件在本地运行就可以，也不需要同步。当然，同步可以通过其他
Obsidian学习从0到1 —— 双链（重点）
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Obsidian最重要的功能 —— 双链
Obsidian入门指南：构建个人知识管理系统的完整教程
Obsidian 是近年来在知识管理领域迅速崛起的一款强大工具，其核心定位是“第二大脑”——一个基于本地存储、以 Markdown 文件为基础、支持双向链接的个人知识管理系统。本文所提到的《Obsidian入门指南[可运行源码]...
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