基于obsidian搭建本地AI知识库

0x 01 前言

个人笔记越记越多，越记越杂，即使使用siyuan、obsidian这类笔记软件管理起来也奈何不了错综复杂的内容。之前有看到别人有用腾讯知识库IMA，把知识库融入AI智能体，在知识遗忘翻找时候可以更快定位内容，也能更加针对性对于给出的问题进行回答。想着直接基于笔记软件搞个本地AI智能体跑跑，发现siyuan的大部分AI插件都要收费（这软件功能齐全就是插件基本收费），网上搜索了一下，还得是obsidian这类笔记软件社区好，更适合极客捣鼓。

0x 02 Claudian

GitHub：https://github.com/YishenTu/claudian Claudian不是obsidian官方默认支持的第三方插件没法在软件中直接安装下载，但是在GitHub上已经有10kStar了。 安装也很简单，直接clone到obsidian仓库下的.obsidian目录下的plugins下即可。

在第三方插件点下刷新就可以看到成功加载到claudian插件了。

如果你本地Win主机已经配置好了Claude-cli的话，一般就可以直接使用了。

如果你默认是像我一样使用npm安装的claude-cli可能会没有识别到路径，可以在设置里面手动配置cli-wrapper.cjs路径。

笔记软件接入Claude感觉还是太费Token（纯烧钱），本地跑个AI模型太费资源了，决定接个国产有免费额度的AI将就用用。

0x03 Copilot Plus

安装了obsidian默认支持的第三方插件Copilot Plus，里面可以配置很多模型。

这里白嫖国产智谱AI的免费额度先将就用用，登录到智谱注册一个就能领免费额度了。

新建一个模型，把上面APIkey填进去就行了，这里的Model Capabilities有三个参数，分别是：

• Reasoning：推理能力，深度思考
• Vision：视觉能力，理解图片内容
• Websearch：联网搜索能力，浏览网页 根据个人需要进行勾选就行。

配置完chat model后，想让模型能够读取你笔记内容，还要配置一个Embedding Model，本质就是让chat模型拥有RAG检索功能，把你的笔记向量化后丢给chat model进行回复你的问题。 这里本来想使用gemini-embedding-001模型，但是obsidian默认插件配置的API路径一直有问题，没找到解决方案，后面改用Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B。 配置也很简单，只需要根据提供链接获取API Key，把对应的Base URL和Key填入就行。

在QA这边设置好Embedding Model后，开启Enable Semantic Search选项后，就会自动开始索引你的笔记内容了。

索引完成后，默认的模式只有chat和vault QA，前者貌似无法读取你笔记内容，所以在设置配置默认模式为vault QA。

0x 04 总结

现在使用起来感觉查找笔记内容速度不是很快，设置的配置项基本都拉高了。还有就是Token消耗也是挺高的，就上面一个问题已经消耗了74ktoken，20w免费额度不够看，后续在考虑换一下其他或者折腾一下本地模型试试。