Я хотел просто навести порядок в Obsidian. В итоге написал два индекса, semantic search и RAG

Автор статьи делится опытом разработки Vault Audit AI — инструмента для автоматизации работы с заметками в Obsidian. Изначально проект задумывался как простой AI-аудит базы знаний, но в процессе разработки перерос в полноценную систему. Она включает в себя два типа индексов, семантический поиск, функцию поиска похожих заметок, выявление дубликатов и реализацию RAG (Retrieval-Augmented Generation) для собственного хранилища данных. В материале подробно описывается архитектура решения, технические трудности, с которыми столкнулся автор, и уроки, извлеченные из процесса тестирования. Несмотря на наличие почти 700 тестов, реальная эксплуатация в Obsidian преподнесла немало сюрпризов, что подчеркивает сложность интеграции AI-инструментов в локальные системы управления знаниями. Статья будет полезна разработчикам, интересующимся внедрением LLM и векторных баз данных в персональные рабочие процессы.