前言

很久没有写过语言大模型辅助设计的相关文章了，之前写过一起关于设计师如何做知识管理的，感兴趣的朋友可以回顾一下：# 【AI辅助设计】AI时代设计师如何管理自己的知识？

这期我们尝试探讨Obsidian+Khoj AI，引入AI大模型，打造一个集个人知识加问答和管理的“个人第二大脑”。

Obsidian介绍

首先介绍一下这个工具，如果设计师们有了解，且已经在使用了，可以跳过哈。 Obsidian是一款功能强大的笔记和知识管理工具，专为需要高效组织和处理大量信息的用户设计。它利用Markdown格式，允许用户创建、编辑和链接笔记，从而形成一个高度互联的知识网络。以下是Obsidian的一些主要特点和功能：

Markdown支持：Obsidian使用Markdown语法，这使得文本编辑变得简单且灵活。Markdown是一种轻量级的标记语言，广泛用于格式化文本。
双向链接：用户可以轻松地在笔记之间创建双向链接，这样可以形成一个复杂的知识图谱，方便信息的交叉引用和关联。
图谱视图：Obsidian提供图谱视图，用户可以直观地看到所有笔记及其相互关系，帮助更好地理解和管理知识网络。
插件系统：Obsidian有一个强大的插件系统，允许用户根据自己的需求扩展功能。社区开发了大量插件，覆盖从任务管理到日历集成等各种功能。
本地存储：所有笔记都存储在本地文件系统中，这意味着用户完全掌控自己的数据，且数据安全性和隐私性更有保障。
多平台支持：Obsidian支持Windows、macOS和Linux等多个操作系统，用户可以在不同设备上无缝工作。
自定义：用户可以通过CSS自定义Obsidian的外观和感觉，打造符合自己喜好的工作环境。
离线工作：Obsidian可以完全离线运行，这对那些需要在没有互联网连接的环境中工作的用户非常有用。

Obsidian适用于各种用户群体，包括学生、研究人员、作家、程序员和知识工作者等。它的灵活性和强大的功能使其成为个人知识管理（PKM）领域的一个重要工具。

我用于日常写文档，写文章，剪藏文章，都是在Obsdian中，感觉我已经离不开他了 🥱~

这里还是多唠叨一句，本地优先的重要性，之前Notion（笔记应用的当红炸子鸡！）被爆云端数据出了问题，导致不少用户流失。

当然，本地优先并不是说不能云同步，Obsdian的强大之处，还在于拥有丰富的插件，通过安装插件，可以跟服务器进行同步，做到本地和多设备协同。

例如，我就是使用Self-hosted LiveSync这个插件，然后在Nas上，搭建了一个数据库服务，做到了多端同步。

总之好处还是很多的，建议大家用起来！

Khoj AI介绍

现在介绍一下Khoj AI。

Khoj是一个开源的个人AI

你可以与它聊任何话题。当相关时，它会使用你分享给它的文件来回应。
使用自然语言快速找到相关的笔记和文档。
它能够理解pdf、纯文本、markdown、org-mode文件、notion页面和github仓库。
你可以通过Emacs、Obsidian、Web浏览器或Khoj桌面应用访问它。
使用云服务随时随地访问你的Khoj，或者在消费级硬件上自托管以保护隐私。

Obsdian插件功能

聊天

快速回答：从你的私人笔记或公共互联网中快速找到答案。
辅助创作：顺畅地在获取答案和生成内容之间切换。
迭代发现：迭代地探索和重新发现你的笔记。

搜索

自然：使用基于Transformer的机器学习模型进行高级自然语言理解。
增量：增量搜索，提供快速的实时搜索体验。

安装&使用

Obsdian的安装与使用，我就不再赘述了，大家可以自行搜索教程，本文重点介绍Khoj的安装和使用。安装过程虽然需要一定的代码基础，但是一步步跟着来，不会有问题的。

还是那句话，AI时代，设计师需要懂点代码，这样才不吃亏！

安装Khoj（Docker）

当然，您可以直接使用Khoj的云服务版本，但是秉承“我的数据我掌控”的核心理念，我们还是选择私有化部署。

前提条件

安装Docker Engine。请参阅官方说明。
确保你已经安装了Docker Compose。请参阅官方说明。

拉取代码

git clone https://github.com/khoj-ai/khoj

设置环境变量

使用Github中的示例docker-compose文件在Docker中运行Khoj。首先配置所有环境变量，根据你的需要进行选择。你的管理员账户将基于该文件中的管理员凭据自动创建，因此请注意这些信息。

启动容器

要启动容器，请在docker-compose.yml文件所在的目录中运行以下命令。这将自动设置数据库并运行Khoj服务器。

需要注意的是，此时要启动docker desktop。还有就是，要魔法环境~🥱

cd khoj
docker-compose up

这时候，系统会拉取镜像并进行安装，我们等待即可。

当看到这个界面，表示已经成功了。

打开http://localhost:42110/，就可以访问前端页面。但在使用前，还需要进行设置。

访问：http://localhost:42110/server/admin/，进行模型等设置。

Ollama设置

Ollama是一个开源模型管理平台，支持本地部署，在使用Khoj前，我们需要设置Ollma，这是为了保证知识100%本地化。

以下是使用Ollama平台的设置步骤指南：

下载Ollama：
- 访问Ollama的官方网站：https://ollama.com/
- 在首页找到下载部分。
- 选择适合您的操作系统的版本：macOS、Linux或Windows（预览版）。
安装Ollama：
- 下载完成后，按照提供的安装说明在您的计算机上安装应用程序。
运行模型：
- 打开终端或命令提示符。
- 导航到Ollama安装的目录。
- 通过运行以下命令来启动您喜欢的模型：
```
ollama run llama3
```
- 如果使用的模型名称不同，请将 llama3 替换为您希望使用的模型名称。
配置Khoj设置：
- 打开Ollama应用程序。
- 在OpenAI处理器部分寻找设置或配置部分。
- 在Khoj配置下找到“对话配置”或类似的设置。