ai 本地笔记

这几天因为看到了Obsidian的浏览器剪藏插件的强大（这个下节讲）所以开始玩Obsidian，想要搞一个符合自己要求的本地知识库再加上AI的加持。也装了几个Obsidian的AI插件，结果发现配置非常复杂，体验不太行，想要顺畅使用的话得看文档，甚至还有看文档都无法结局的恶性Bug，我得搜Github其他人的问题才能搞定。这些插件的作用主要是内置在Obsidian里面的AI助手，可以帮你检索你的笔记和基于笔记生成新的内容。然后我就想能不能用Cursor这些AI IDE解决这个问题，反正他解决的也是类似的问题，检索代码，回答代码问题，生成新的代码，HTML是标记语言，Markdown也是标记语言是吧。结果发现还真能用，而且非常顺滑，主要是三类作用：帮助你用模糊的问题检索你的笔记库，而不是关键字帮助你基于笔记库进行研究，可以结合多个笔记软件给出建议帮你生成和修改笔记，比如生成整个笔记文件或者修改你写的笔记文案教程里为了照顾大多数人我会用默认中文而且免费的Trae演示，但是由于现在AI IDE都大同小异所以你用Cursor或者Windsurf也可以看懂甚至，快捷键和按钮位置都一样的。

首先为没有用过或者不知道Obsidian的用户解释一下什么是Obsidian。Obsidian是一款功能强大的笔记软件，专为知识管理设计，支持Markdown格式、双向链接和本地存储，可以助你构建个人知识体系。首先就是对Markdown格式的支持，这是一种轻量级标记语言，简单易学且功能强大。用户可以轻松创建格式化的文本。如果你不太了解Markdown语法的话可以看页面最后的文档。然后就是他独特的双链笔记，允许用户在笔记之间建立关联，形成一个动态的知识网络。例如，你可以在一篇笔记中链接到另一篇相关笔记，双向链接会自动显示反向引用。这种功能非常适合整理复杂的想法或构建知识体系。最后Obsidian笔记是完全在本地储存为Markdown格式的文件，你可以用任何方式打开和迁移，你的数据完全属于你，这也是我们用Cursor帮助你整理和生成笔记的基础。[heading2]准备工作：用Trae打开Obsidian文件[content]Obsidian的所有文件都储存在你本地的一个文件夹里，你可以在左边侧边栏的仓库名点击「管理仓库」之后在新开页面的三个点这里选择「显示仓库文件夹」。然后我们打开刚才下载的Trae软件，一路下一步之后选择「打开文件夹」，这里的文件夹选择你刚才找到的Obsidian笔记文件夹就可以了。

AI分为ANI和AGI，ANI得到巨大发展但是AGI还没有取得巨大进展。ANI,artificial narrow intelligence弱人工智能。这种人工智能只可做一件事，如智能音箱，网站搜索，自动驾驶，工厂与农场的应用等。AGI,artificial general intelligence，做任何人类可以做的事[heading5]机器学习[content]监督学习，从A到B，从输入到输出。为什么近期监督学习会快速发展，因为现有的数据快速增长，神经网络规模发展以及算力快速发展。[heading5]什么是数据？[content]数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。如何获取数据，一，手动标注，二，观察行为，三，网络下载。使用数据的方法，如果开始搜集数据，可以马上将数据展示或者喂给某个AI团队，因为大多数AI团队可以反馈给IT团队，说明那种类型数据需要收集，以及应该继续构建那种类型的IT基础框架。数据不一定多就有用，可以尝试聘用AI团队要协助梳理数据。有时数据中会出现，不正确，缺少的数据，这就需要有效处理数据。数据同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中，人们理解图片，视频，文本很简单，但是这种非结构化数据机器处理起来更难一些。