Obsidian + RAGFlow,打造最强本地知识库,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

Obsidian 插件篇 -Copilot 搭建本地知识库大模型 本篇文章主要介绍如何使用Obsidian+Ollama+Copilot搭建本地知识库大模型,细节部分可以参考提及的链接。 阅读详情

背景

使用 Obsidian 来记录笔记已经有很多年了,近几年 AI 普及之后就一直想着能把 Obsidian 作为本地知识库对接 AI 来使用。但是因为这些年在 Obsidian 里面记录了不少隐私的东西,担心使用云端的 AI 服务不安全,而在尝试了 Obsidian 的一些 RAG 相关的插件之后,效果又都不是很好,这个事情于是就搁置了。

然后是 RAGFlow,最早去年初就试用过,但是尝试上传了几个 pdf 文件解析都失败了,之后每隔几个月都会再尝试一下更新后会不会更好用,但是也没有明显的改善。直到前两天看到一篇文章,介绍了一个新思路,就是用 mineru 来解析 pdf 文件,然后再调用 RAGFlow 的 API 来直接将解析后的文本传入 RAGFlow 的知识库。自己手动尝试了一下之后,发现真的好用,于是这才开始真正使用 RAGFlow 来作为自己的本地知识库。(关于这个方案,因为原始方案的坑比较多,后面我会再写一篇详细的保姆级教程来讲)

RAGFlow的安装步骤和配置

关于 RAGFlow 的安装,可参考官网,在此就不赘述:

https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README_zh.md

安装好之后,设置好大模型,我目前都是用本地 Ollama 跑的,如下:

然后是创建知识库,注意要记住知识库的名字,例如我这里是"obsidian",如下图:

obsidian-ragflow-sync 插件安装步骤

在开始真正使用 RAGFlow 之后,目前 pdf 文件的导入和使用已经没问题了,下一步就是考虑 Obsidian 里的笔记,于是很自然的想到,能否使用类似的思路,把 Obsidian 里的笔记自动同步到 RAGFlow 的知识库里面。先搜了一下,发现目前没有现成的 Obsidian 插件可以干这个,所以干脆直接让 AI 来帮我写一个这样的插件。

这里要吐槽一下 Cursor,一开始是让 Cursor 来写的,但最近 Cursor 降智很明显,写出来的插件功能很简单,关键是一堆错误,改了几遍都改不好。刚好这两天在试用 AI IDE 的后起之秀 Augment,没想到效果出奇的好,不单单完成了我要起的功能,还很贴心的增加了一个控制的界面。

下面进入正题,说一下如何使用,因为目前已经申请发布到 Obsidian 官方的插件市场,但是审核还需要时间,所以暂时只能手动安装:

  • 进入项目主页,https://github.com/colin4k/obsidian-ragflow-sync,,点击右侧 “Release"下面的"1 tags”,然后点击版本号"1.0.0",下载压缩包

  • 解压后,将三个文件 main.js,style.css,manifest.json 放在目录obsidian-ragflow-sync下面(注意一定要叫这个名字),然后复制到你的 Obsidian 仓库的插件目录,例如 :MyVault/.obsidian/plugins/

  • 然后重启 Obsidian - 进入 Obsidian 的设置页面,然后选择“第三方插件”,找到“RAGFlow Sync”,打开它

  • 再点击小齿轮,进入插件的设置界面,主要设置如下:

  • A PI Key:即 RAGFlow 提供的 API Key,在 RAGFlow 主页点击右上角头像,然后在左侧菜单栏找到“API”页面进入即可创建

  • Base URL:RAGFLow 的URL,如 http://localhost:80

  • Knowledge Base Name:也就是前面创建的知识库的名称 ‘obsidian’

  • Sync Startup:是否在 Obsidian 启动时自动同步,按需设置

  • Exclude Folds:按需设置,建议保持默认

  • Chunk Size:建议 384

这样参数就都设置好了。

  • 设置好之后,在 Obsidian 中进入命令窗口,不知道怎么进的,注意看左侧工具栏的这个位置:

  • 这时会弹出控制窗口,点击左下角的’Start Sync’即可开始同步,这里需要注意:

  • 开始同步之后,点击任意地方会退出控制界面,但是后台仍会继续同步,除非你手动点击’Stop Sync’,或者退出 Obsidian
  • 也可以通过打开 View - Toggle Developer Tools 查看后台同步进度
  • 有部分笔记因为内容格式问题,会被 RAGFlow 拒绝,这个只能你自己手动调整了。

最后看看效果吧:

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了,算是新时代的风口!有小伙伴觉得,作为新领域、新方向人才需求必然相当大,与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少,那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢?是不是更好就业呢?是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢?

答案当然是这样,大模型必然是新风口!

那如何学习大模型 ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人,只能说是:

最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材,学也不是不学也不是,基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近100余次后,终于把整个AI大模型的学习路线完善出来!

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在这个版本当中:

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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。

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段: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。

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习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。

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L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

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L4阶段:精进篇丨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,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。

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使用Obsidian加载器管理你的本地知识库 Obsidian提供了一种灵活的笔记管理方式,通过Markdown文件实现本地化的知识管理。这种方式不仅保证了数据的所有权,还可以与其他工具无缝集成,如命令行工具和其他Markdown编辑器。 阅读详情

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