Я начинал с простого AI-аудита заметок, а в итоге Vault Audit AI вырос в систему с двумя индексами, поиском по смыслу, Similar Notes, semantic duplicates и RAG по собственному хранилищу. В статье разбираю, как всё это устроено, что ломалось по дороге и почему почти 700 тестов всё равно не спасли от сюрпризов в реальном Obsidian. Читать далее
В статье визуализируется структура индекса и показывается, как меняется структура индекса типа btree в PostgreSQL. Это полезно для понимания, как выглядят индексы btree. Также рассматривается FILLFACTOR и пример исследования структуры индекса в целях определения, как перераспределяются индексные записи при включении в структуру индекса новых блоков (страниц). Создадим простую таблицу, индекс, вставим три строки: Читать далее
AI-агенты умеют искать по Obsidian-хранилищу, но делают это слишком топорно через glob и grep. Да, для кода эти инструменты работают потрясающе, но хранилище в Obsidian не имеет такой же высокой структурированности. Искать по нему чисто лексически – значит терять инсайты, которые связаны по смыслу.Чтобы решить эту проблему, я разработал Obsidian Hybrid Search – MCP-сервер и CLI, которые дают агенту мощный поисковый движок поверх заметок.GitHub + Obsidian Plugin Перестать заниматься glob-grep-ингом
В прошлой статье я рассказывал, как добавил в Obsidian локальный семантический индекс. Сам проект развивается открыто, код лежит здесь:GitHub: https://github.com/zinverno/obsidian-ai-hubС тех пор semantic-слой заметно вырос. Появились автоматическая синхронизация индекса, Similar Notes и поиск потенциальных дублей. В какой-то момент стало понятно, что сам по себе семантический поиск решает только половину задачи.Базовая схема у меня была такой: Читать далее