Готовое решение: «второй мозг», который можно спросить. Складываешь заметки, статьи, конспекты в Obsidian (обычные markdown-файлы у тебя на диске), а локальный ИИ ищет и отвечает по ним. Приватно, без подписок, всё остаётся у тебя.
Что получишь на выходе
- Личную базу знаний в Obsidian: заметки связаны ссылками, поиск мгновенный, файлы — твои (markdown на диске).
- ИИ, который отвечает по ТВОИМ заметкам (а не из интернета) и ссылается на источник.
- Поток «сохранил статью/видео → ИИ сделал конспект → лёг в базу» без ручной переписки.
- Полную приватность и работу офлайн.
Что понадобится
Инструменты из базы (по названию): Ollama (локальная модель + эмбеддинги), связка «Приватный AI по своим файлам (локальный RAG)» (механика «чата по файлам»), связка «Локально / приватно» (офлайн-стек), промт «Конспект статьи/видео + что применить» (наполнять базу), MCP Filesystem MCP (дать ИИ доступ к папке хранилища), гайд «Базу знаний — в Obsidian и скормить своей модели». Вне базы, но по делу: сам Obsidian (бесплатный, локальный) + плагин для ИИ-чата по хранилищу (напр. Smart Connections / Copilot for Obsidian, работают через локальный Ollama или ключ). Аккаунты/деньги/железо:
- Бесплатный путь: Obsidian (free), Ollama локально — $0 на ПО.
- Железо: для локального ИИ-поиска желателен GPU 8+ ГБ VRAM или Apple Silicon 16+ ГБ RAM (см. связку «Локально / приватно»). Сам Obsidian летает на любом ПК.
Пошагово
- Хранилище Obsidian. Инструмент: Obsidian. Действие: создай vault (папку-хранилище), заведи 3–5 базовых заметок и связывай их
[[ссылками]]. Как понять, что ок: заметки видны, граф связей рисуется, поиск находит текст. - Структура без хаоса. Действие: не плоди папки бесконечно — заведи 1–2 уровня (например, «Входящее», «Проекты», «Справочники») и тегируй. Как понять, что ок: новую заметку понятно, куда класть, за 2 секунды; ничего не теряется.
- Наполнение через ИИ. Инструмент: промт «Конспект статьи/видео + что применить» в ChatGPT/Claude. Действие: вместо копипасты статей — клади выжимку. Готовый промт:
Сделай конспект для моей базы знаний по этому материалу: <ссылка/текст>.
Формат markdown: 1) суть в 3–5 пунктах; 2) ключевые идеи/термины;
3) что лично мне применить (конкретные действия); 4) 3–5 тегов.
Коротко, чтобы через год я понял суть, не перечитывая оригинал.
Как понять, что ок: в базе лежит выжимка с «что применить», а не сырая копия статьи. 4. Локальная модель. Инструмент: Ollama. Действие: подними LLM и эмбеддинги (как в связке «Приватный AI по своим файлам»):
ollama pull qwen2.5 # отвечает
ollama pull nomic-embed-text # ищет по смыслу в заметках
Как понять, что ок: модели на месте (ollama list), отвечают офлайн.
5. ИИ-чат по хранилищу. Инструмент: плагин Obsidian (Smart Connections / Copilot) на Ollama. Действие: установи плагин, в настройках укажи локальный Ollama-эндпоинт (http://localhost:11434) и модель эмбеддингов; дай проиндексировать vault. Как понять, что ок: задаёшь вопрос по своим заметкам — ответ опирается на них и показывает связанные заметки.
6. Вопросы со ссылкой на заметку. Действие: спрашивай и требуй источник. Готовый промт:
Ответь по моим заметкам: «<вопрос>». Если в базе нет — скажи прямо.
Укажи, из каких заметок взят ответ (названия).
Как понять, что ок: ответ ссылается на конкретные заметки; на отсутствие данных честно говорит «нет».
Бесплатный путь vs быстрый (платный)
База знаний в Obsidian бесплатна по ПО. Вопрос лишь в том, где «думает» ИИ.
| Аспект | Локально (приватно) | Облако (быстрее) |
|---|---|---|
| Модель | Ollama (qwen2.5) + nomic-embed | топовая облачная LLM через ключ |
| Приватность | заметки не уходят с машины | данные идут в облако |
| Качество на сложном | ниже, но приватно | выше, но не приватно |
| Цена | $0 + железо | подписка/токены |
Хочешь приватность (личное, рабочее, НДА) — локальный Ollama. Для несекретных заметок плагин может ходить и в облачную модель по ключу — быстрее и «умнее».
Частые проблемы и решения
- База превращается в свалку. Не плоди папки — связывай заметки ссылками и тегами; раз в неделю разгребай «Входящее». Структура из шага 2 спасает.
- ИИ отвечает «из интернета», а не из заметок. Проверь, что плагин проиндексировал vault и подключена модель эмбеддингов; требуй «только по моим заметкам» (шаг 6).
- Плагин не видит локальную модель. Укажи верный эндпоинт Ollama (
http://localhost:11434) и что Ollama запущен; проверь имя модели. - Складываешь сырые статьи целиком. Клади выжимку с «что применить» (шаг 3) — иначе база раздувается и поиск тонет в шуме.
- Слабое железо тормозит индексацию. Возьми модель эмбеддингов полегче и меньшую LLM, индексируй частями; Obsidian-поиск по тексту работает и без ИИ.
Сколько времени и денег займёт
- Время: старт (vault + структура + первые заметки) — 30–60 минут; подключение локального ИИ — ещё 30–60 минут (Ollama + плагин + индексация).
- Деньги: $0 на ПО (Obsidian + Ollama). Цена — железо для локального ИИ (см. связку «Локально / приватно»); сам Obsidian бесплатен везде.
- Честно: ценность базы знаний копится месяцами — это привычка складывать выжимки, а не разовая настройка. ИИ-поиск делает накопленное полезным, но наполняешь его ты.