用过去写的Obsidian笔记Markdown文档，生成一个本地的知识库，通过GPT或者本地大语言模型（LLM）， 通过对话进行提问，如果之前写的Obsidian笔记都原创的文档，GPT和本地大语言模型，参考这些文档进行回答。
如果，只是基于当前打开活动的Obsidian笔记文档进行回答，ChatBMO就可以实现，想对所有的Obsidian笔记文档进行自然语言问答，需要对之前的所有笔记文本进行嵌入，可以使用Smart Connections插件完成所有笔记的嵌入，问答使用的大语言模型可以是ChatGPT4、ChatGPT3.5 Turbo、llama3等大语言模型。
![Obsidian笔记实现本地知识库（llama3、RAG）]( "Obsidian笔记实现本地知识库（llama3、RAG）")
在启动Obsidian时，Smart Connections会对文档进行初始化操作，文档变更后会同步更新，在Smart View里可以看到关联参考的文档。
![Obsidian笔记实现本地知识库（llama3、RAG）]( "Obsidian笔记实现本地知识库（llama3、RAG）")
![Obsidian笔记实现本地知识库（llama3、RAG）]( "Obsidian笔记实现本地知识库（llama3、RAG）")
![Obsidian笔记实现本地知识库（llama3、RAG）]( "Obsidian笔记实现本地知识库（llama3、RAG）")
在Smart Conntections对话框中进行提问，可以针对笔记内容问答，可以加上提示词“Based on my notes”，如果是ChatBMO中进行问答，只会参考当前的打开的笔记内容进行回答，不需要添加额外的提示词。
如上图所示，在Chat BMO中，针对当前打开的文档进行参考回答，而Smart Connectons可以针对所有的已经嵌入的文档进行回答，Smart Connections支持本地大模型，这样不需要使用付费的ChatGPT的API，就可以构建本地的笔记知识库系统，可能使用llama3本地模型速度，Windows纯CPU可以部署运行，Mac系统也可以安装部署，运行速度看机器硬件配置。本地模型的回答效果没有GPT回答的好，可以配置使用收费的ChatGPT接口实现问答。
安装配置Smart Connections，如下：
首先，是要去第三方插件库下载Smart Connections插件，如下：
![Obsidian笔记实现本地知识库（llama3、RAG）]( "Obsidian笔记实现本地知识库（llama3、RAG）")
配置使用本地大语言模型，如下：（以下内容，可以网上查）
原文始发于微信公众号（AI安全运营）：Obsidian笔记实现本地知识库（llama3、RAG）
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