通过Obsidian Copilot和 Ollama 实现 Obsidian 本地知识库和智能化（非常详细）从零基础到精通，收藏这篇就够了！

原理

Obsidian Copilot 是一款为 Obsidian 笔记软件设计的 AI 助手插件，它将 AI 技术（如 OpenAI 的 GPT 模型）无缝集成到 Obsidian 的笔记工作流中，为用户提供智能化的写作、知识管理和思考辅助功能。通过 Obsidian Copilot，用户可以在笔记中直接与 AI 进行交互，从而提升笔记的整理效率、写作质量和知识探索能力。

Obsidian Copilot 的作者是 Logan Yang，他是一位经验丰富的软件开发者和知识管理爱好者，致力于为 Obsidian 社区提供更智能、高效的工具。

Obsidian Copilot 中有两个地方需要配置大模型，分别是General Settings处和QA Settings 下的 Embedding Models 处。General Settings处配置的模型为 chat 模型，用于 chat 模式， Embedding Models 处配置的模型要求是 Embedding 模型，用于 Vault QA模式建立索引知识向量库。因此仅配置General Settings处的模型将只能使用 chat 模式，必须同步成功配置 Embedding Models 处的 Embedding 模型才能够有效激活Vault QA 模式**。**

Obsidian Copilot 可以通过 Ollama 模式支持本地模型，本文下面将介绍基于本地Ollama 来配置 Obsidian Copilot。

配置过程

安装Ollama

Mac 下执行如下命令安装：

brew install ollama

其他操作系统请自行到 ollama 网站下载安装。

Ollama 安装 chat 模型和 embedding 模型

启动 ollama：

ollama serve

在一个新的 bash下安装 chat 模型，这里使用mistral为例，读者可以根据自己情况选择其他模型，如果ollama下已有下载过的模型，可以跳过此步骤：

ollama run mistral

继续安装 embedding 模型，这里使用nomic-embed-text

ollama pull nomic-embed-text

pull命令拉取模型后，ollama 服务会自动启动和管理模型，不需要再显式的启动模型。

关联obsidian重新启动 Ollama

关闭 ollama 服务， 使用如下命令重新启动 ollama：

OLLAMA_ORIGINS=app://obsidian.md* ollama serve

重新启动后，Ollama 端准备完毕，可转入 Obsidian 进行后续设置。

Obsidian Copilot 安装

在 Community Plugins 中搜索安装 Obsidian Copilot 插件。打开 Obsidian Copilot 的设置页面。

Obsidian Copilot chat模型配置

在 General Setting 标签下点开 Add Custom Model

• Model Name 填写 mistral
• Provider 填写 ollama
• Base URL 和 API Key 为空

可以点击 Verify Connection，显示 Successful 后即可点击 Add Model 添加。

然后在上方的列表中选择刚添加的 mistral 模型：

完成 chat 模型设置。

Obsidian Copilot Embedding 模型配置

向下拉 Obsidian Copilot 的配置页，在 QA Setting 下点开 Add Custom Model

• 在 Model Name 处填写 nomic-embed-text
• Provider 处填写 ollama，其余同上置空

点击 Verify Connection 测试，这里可能会显示失败，先点击 Add Model。

在上方的列表中选择刚添加的nomic-embed-text embedding 模型，同时勾选对应的 CORS：

完成 Embedding 设置。此时激活Vault QA 模式有可能会报 index 失败的错误，先无视。打开 Command+P 的命令面板，选择Copilot: Force re-index vault for QA，此时会进入到 index 过程中，右上角会报 index 的进度，等待完成（如果还是报错，可以关闭ollama，再使用上述命令重启ollama服务）

此时已完成将 vault 中所有的 md文件建成向量化知识库。默认对话框为chat模式，可以切换为"vault QA(basic)"，如图红线所示。并在 chat 模型处选择我们在 Ollama 中安装的 mistral，即可正常对所有笔记的知识库进行问答：

经测试，Ollama 模型在 Mac M1 芯片电脑上问答的回复时间约为 40s，如想要更快的速度，可以按下个章节的方式配置商业模型。

商业Chat模型配置

Datapipe 是一个中转的大模型服务，提供 GPT-4o 等大模型服务，基础版费用为 20 元/月，可满足一般人的使用，既可以在网页端按照 chatGPT 的形式使用，也可以使用 API 的方式使用，如这里用到的作为 chat 模型整合进入 Obsidian Copilot。可以使用 https://chat.datapipe.app/register?referral=KHXJXD 链接注册，会附送积分。在 Obsidian Copilot 的设置页，在 General Setting 下进行设置，Model Name 填写 gpt-4o，Provider 选择 3rd party (openai-format)，Base URL 填写 https://chat-api.datapipe.app/v1 ， API Key 填写刚获取的 key，选择 Add Model：

在 General Setting 下的模型列表中选择刚添加的 gpt-4o，并勾选 CORS，

在 Chat 窗口的 chat 模型选择更添加的 gpt-4o，然后便可以正常使用了，速度会比 Ollama 中的 Chat 模型更快：

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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