- Ого, а так можно было? - Ну не оставлять же вас тут одних с частью мысли только.

ИИ-агент. Или как не одуреть от такого количества информации? В первом посте, Алесия Шадрина поделилась своей сборкой, поэтому можете не стесняться и делиться своими форматами. А я хочу отдельно зацепиться за NotebookML.

Для тех кто еще не слышал или вообще не знает: NotebookLM - это исходно-ориентированный ИИ-исследовательский ассистент. Вы загружаете в него свои документы (PDF, сайты, видео и т.д.), а он отвечает на вопросы, строго опираясь только на ваши материалы. Как работает: В основе - продвинутая RAG система, которая индексирует ваши документы, ранжирует, анализирует ваш запрос и находит подходящие фрагменты в загруженных файлах, комбинирует и формулирует ответ с обратными ссылками на файлы.

Минусы: ну вы знаете как работает Gemini и прочие гугл сервисы в РФ.

О чем я хочу рассказать еще, так это о WikiLLM от Андрея Карпатого. Ключевая концепция WikiLLM - это превращение сырых данных в структурированную, взаимосвязанную wiki-страницу. Как работает: LLM (на ваш выбор) при загрузке компилирует ваши источники, создавая из них постоянную базу знаний страниц с обратными ссылками между собой. То есть это развитие концепции графа знаний (которые есть как раз в Obsidian) и позволяет увидеть как связаны те или иные заметки у вас в базе.

Но вести эти заметки с обратными ссылками - дело прям затратное. И тут у нас на помощь приходит LLM, которая может помочь нам с обратными ссылками. Тем самым формируя себе лучше понимание структуры. К тому же он может и создавать новые документы. Постоянно расширяя имеющуюся базу знаний.

Если подытожить: NotebookLM - это инструмент для анализа и работы с конкретными документами здесь и сейчас. WikiLLM - это философия построения долгосрочной, структурированной базы знаний, которая накапливается и развивается с течением времени.

Я думаю NotebookLM может помочь нам получить знаниях из самых разных форматов, а упаковать это уже в Obsidian базу и проиндексировать вместе с ИИ-агентом и работать уже в этом контуре.

Самый просто вариант: OpenCode (в котором есть бесплатные модели) + Obsidian (только сделайте копию вашей базы, а то мало ли что). AGENTS.md генерирую всегда агентом через запрос: "Создай файл AGENTS.md для работы с базой знаний в obsidian. Никогда не удаляй файлы напрямую. Вместо удаления перемести в Archives/YYYY-MM-DD/ с указанием причины."

Ну и остальные пожелания по запросу. Начиная от каких-то личных моментов, до настройки синхронизации.

В четвертой части, я расскажу о том, о чем думал рассказать во втором посте. Надеюсь. (Если не окажется что надо еще что-то вам рассказать вначале)