Obsidian Semantic Search: Как работает локальный векторный индекс без векторной базы данных
В статье объясняется реализация семантического поиска в плагине Vault Audit AI для Obsidian. Автор описывает, как заметки в формате Markdown преобразуются в векторы, почему система избегает отдельной векторной базы данных и как инкрементальное индексирование эффективно обрабатывает изменения.
Автор Vault Audit AI, плагина для Obsidian Community Plugin, добавил семантический поиск, чтобы устранить ограничения полнотекстового поиска в системах ведения заметок. Плагин позволяет искать заметки по смыслу, а не только по точным совпадениям слов. Индекс хранится непосредственно внутри хранилища (vault) Obsidian, без необходимости во внешней векторной базе данных или сервере.
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб ИИ —
оригинал