Поэкспериментировал немножко с хайпующей в сосцетях идеей Андрея Карпатого (кого ж еще) про то, что можно при помощи LLM вести базу знаний.
Вкратце смысл в том, что можно скормить ИИ-шке несколько абзацев текста, она вам развернет сама структуру, которая будет обновлять базу знаний для Obsidian, связывать заметки, обрабатывать ссылки, отвечать на вопросы и самодополняться. Например, можно будет бросить в папку статью с достопримечательностями места, куда вы собираетесь поехать, и туда же статью с советами о родительстве, а LLM сама это соберет в соответствующие заметки, свяжет с текущими, и если ей дать запрос «а дополни-ка мне из интернета еще список достопримечательностей, да найди 5 книг по теме родительства, которые прокачают мне тему из этой статьи», то она найдет, дополнит и пересвяжет новенькое.
Ютуб и твиттер пересказчики, в стиле Двоих из Ларца из советского мультика, не особо погружаясь, радостно рапортуют о том, что, мол, всё, базы знаний теперь дело плёвое — вообще думать не надо, читать не надо, она сама себя и писать, и читать будет.
Это, конечно, так себе идеи, но ускорить работу с заметками точно может.
Оно уже неплохо обвешивает заметки тегами, связами с другими заметками из вашей коллекции, действительно может сносно дополнятся по запросу. Короче говоря, большая часть рутиной части взаимодействия с заметками, которая требовала некоторой (небольшой, к слову) дисциплины, действительно уже может отходить в руки машины, освобождая нам время, чтобы подумать.
Риски у этого такие, что разудваться такая база заметок может теперь еще с большей скоростью, аппетит растет стремительно, а нам всё-таки базы знаний нужны, чтобы из них потом доставать инсайты, новые идеи, формулировать полезные выводы. Понаблюдаю еще, как это дело работает, в свою основную базу знаний пока этот подход не пускаю.
Еще, кста, красивая мысль от автора идеи: такой LLM-подход позволяет ИИ ориентироваться по контексту получше, чем в привычном для него подходе — мы ему подсказываем ссылки между статьями, так ИИ получает более точный контекст.
Точно интересно может работать для временных исследований какой-нибудь темы. Типа берете гору статей и книг по теме, скармливаете этому подходу, на выходе связанная мини-вики, с которой можно пообщаться так, как вам хочется.
Думаю еще попробовать подцеплять NotebookLM, чтобы NotebookLM книжки обрабатывал, а потом уже Claude Code соединял это всё дело.
#mc_ai #mc_knowledgebases #mc_obsidian
6
2May 26, 2026 564 6 6
