Ես պարզապես ուզում էի կարգի բերել իմ Obsidian-ը։ Արդյունքում գրեցի երկու ինդեքս, սեմանտիկ որոնում և RAG

Հոդվածի հեղինակը կիսվում է Vault Audit AI-ի մշակման իր փորձով, որը նախատեսված է Obsidian-ում նշումների հետ աշխատանքն ավտոմատացնելու համար։ Նախագիծը սկզբում մտածված էր որպես գիտելիքների բազայի պարզ AI-աուդիտ, սակայն մշակման ընթացքում վերածվեց լիարժեք համակարգի։ Այն ներառում է երկու տեսակի ինդեքսներ, սեմանտիկ որոնում, նմանատիպ նշումների որոնման գործառույթ, կրկնօրինակների հայտնաբերում և RAG (Retrieval-Augmented Generation) իրականացում սեփական տվյալների պահոցի համար։ Նյութում մանրամասն նկարագրված է լուծման ճարտարապետությունը, տեխնիկական դժվարությունները և թեստավորման գործընթացից քաղված դասերը։ Չնայած գրեթե 700 թեստերի առկայությանը, Obsidian-ում իրական շահագործումը բազմաթիվ անակնկալներ մատուցեց, ինչը ընդգծում է AI գործիքների ինտեգրման բարդությունը գիտելիքների կառավարման տեղական համակարգերում։ Հոդվածը օգտակար կլինի այն ծրագրավորողների համար, ովքեր հետաքրքրված են LLM-ների և վեկտորային տվյալների բազաների ներդրմամբ անձնական աշխատանքային գործընթացներում։