3、支持双向链接、关系图谱、标签等笔记索引功能。

4、开放的插件生态，高度可扩展

5、可跨平台同步

Obsidian 比较适合动手能力较强，喜欢折腾的用户。因为大量的高级功能，需要通过插件来实现。所以大家根据自己的情况选择。

接下来我们说如何给Obsidian 加上AI 功能。

前段时间我介绍了用ollama本地化运行llama3的方案。超简单在本地部署Llama3的方案。今天我们也要用到ollama。ollama本地部署后，通过服务提供API接口。（运行 ollama serve即可，默认开机自动启动）

我们通过Obsidian 插件就可以实现AI功能。在Obsidian设置->第三方插件->社区插件市场->浏览：

 搜索copilot：

安装并启用插件。

然后在设置->第三方插件（copilot)中设置以下项：

1、Default Model    ollama(local）

embedding models：本地文档embedding的模型可以选ollama-nomic-embed-text,(当然也可以用openai的）

ollama model：选择你用的大模型

推荐几个不错的：qwen:14b、wizardlm2:7b、llama3:8b

然后保存就可以生效。

注：这里用到的模型，需要先用“ollama pull 模型名称”命令下载。

接下来我们来体验一下：点击左侧菜单的copilot chat按纽，右侧会显示copilot面板，在输入框就可以进行提问。

在Mode Selection里有三个选项：

chat是直接和AI对话，就是上面的这种交互方式。

Long note QA是对当前文档进行问答

Vault QA是知识库问答。也就是用前面的embedding对所有的笔记进行索引，然后进行RAG回答。

总体来说，使用下来，体验并不如Notion那么丝滑，但是它也确实是解决了几个Notion的痛点，可以作为平替。