目前自己主要的笔记工具为 Obsidian。自从见识到各种在线笔记工具的不靠谱后，逐渐将自己的笔记存放在本地，方便随时进行迁移。Obsidian 作为蓬勃发展的本地笔记工具成了我的主力，小到每天的记录，大到笔记的组织和博客的撰写，基本都存放其中。

随着这两年 AI 的发展，笔记工具的 AI 属性已然成为一个强大的卖点，NotionAI 的很多功能让人眼馋。好在 Obsidian 有着强大的社区插件支持，在各路大神的加持下，Obsidian 也可以集成众多的 AI 功能。这里推荐几个在目前时间点我用着比较好的插件。其中是否持续更新是一个比较看重的点，有更好的插件也欢迎分享。

Copilot

Copilot 名字和微软推出的 copilot 重名，旨在 obsdian 进行模型的对话。在设置好在线或者本地（ollama）模型后，其可以在右侧的对话框中直接进行问答。当然可以提前设定好并调用特定的 prompt，得到更加无缝的体验。完整的回答可以直接保存到 Obsidian 文件中，方便后续参考。
另外它可以进行长文的回答和整个知识库的回答。通过设定的 embedding 模型将文章全部向量化，你就可以对单篇文章甚至这个 Obsidian 库中进行提问，当然这会耗费大量的 token，效果上目前不算太好，但是作者一直在进行改进优化，未来可期。
特点：

• Obsidian 里直接调用模型进行对话。并有着高效的模型增加和替换的流程。
• 实验性质的长文和知识库回答。
  缺点：
• 不能够删除预置模板的模型，显得模型列表非常臃肿。
• 知识库回答效果暂时不太好，应该和 RAG 流程优化有关。
  

Smart Connections

Smart-connections 同样可以在单独的界面进行模型对话，这一点于 copilot 类似。不过它最吸引我的功能在于它可以实现通过 embedding 将库里的文章向量化，计算文章间相似度，然后在右侧栏展示一些相关的内容。向量化可以基于文章，也可以更细一步基于特定的 block。这样在进行文章查看回顾时可以直接参考，从某种程度上也是一种自动化的双向链接。
特点：

• Obsidian 里直接调用模型进行对话。
• 基于本地库，通过相似度推荐和当前文章高相关性的文章或段落。
  缺点：
• 插件设置较为繁琐，且近几次更新频繁导致界面较乱。
• embedding模型暂时无法自定义，且 embedding速度较慢需要优化。
  

Text Generator

Text Generator 主要是辅助文章的书写流程。它的主要功能是基于 AI 大模型的生成功能，基于模板和上下文要求在文章界面进行文章的撰写生成。不过这个插件目前用的不多，毕竟没有用 AI 写文章的需求，没有深究其特性。
特点：

• 基于正文内容的无缝书写体验，似乎是所有插件中独一份的。
• 有官方的模板仓库用于参考。
  缺点：
• 体验暂时较少残缺，暂未发现使用场景。
  

如上介绍的三个 AI 插件是我觉得在 Obsidian 的 AI 插件中质量较高，时常维护的优秀插件。插件的不足相信都会在持续的更新中得以优化并解决。每个插件都有自己的侧重点与特点，例如我使用 Copilot 的模型问答功能，使用 Smart Connection 的相似度联想功能，使用 Text Generator 模板调用功能。取舍相辅相成使用它们各自最优秀的部分，可以给自己带来最好的 Obsidian 使用体验。