# Du siehst beigefügt meinen Quest und meine Odysee... Du siehst beigefügt meinen Quest und meine Odysee zum Thema "Notebook LM artige Lösung für Obsidian". Bitte fasse es kurz zusammen. Und brainstorme: Was sind jetzt noch die vielversprechendsten Ansätze. Was könnte ich noch versuchen. Was ist bisher vielleicht auch übersehen worden, welche Tools gibt es noch? Was sind generelle Entwicklungen bei OpenAI, Google, Anthropic, Perplexity und anderen, die da vielleicht doch noch zukünftig, aber eher kurzfristig was möglich machen könnten. --- Absolut. Deine Suche nach einer perfekten KI-Lösung für Obsidian ist eine beeindruckende und leider auch frustrierende Odyssee, die viele im Bereich Personal Knowledge Management (PKM) nachvollziehen können. Hier ist eine Zusammenfassung und ein Brainstorming für deine nächsten Schritte. --- ## Kurze Zusammenfassung deiner Odyssee Du suchst nach dem "Heiligen Gral": einer **NotebookLM-artigen KI-Lösung für deinen riesigen Obsidian-Vault** (5'000+ Notizen). Die Kernanforderungen sind klar: intelligente semantische Suche, Chat mit Quellenangaben, automatischer Sync neuer Notizen und das alles idealerweise lokal, wartungsarm und ohne die Datenhoheit aufzugeben. Deine Reise führte dich durch zwei Gebiete: 1. **Integrierte Obsidian-Plugins:** Tools wie *Obsidian Copilot, Smart Connections* oder *SystemSculpt AI* erwiesen sich als unbrauchbar, instabil, unausgereift oder verursachten sogar Abstürze und hohe Kosten. 2. **Externe Tools:** Lösungen wie *Danswer (Onyx), Open WebUI* oder *PrivateGPT* scheiterten an entscheidenden Hürden, wie dem fehlenden lokalen Dateizugriff, fehlerhafter Duplikat-Erkennung, extrem komplexem Setup oder schlichtweg unsinnigen Ergebnissen. Dein Fazit ist ernüchternd: Eine einfache, zuverlässige und professionelle "Out-of-the-box"-Lösung für die Kombination "Obsidian + Grosse Wissensdatenbank + KI + Inkrementelle Updates" scheint es derzeit nicht zu geben. --- ## Die vielversprechendsten Ansätze (basierend auf deiner Analyse) Nach all den Tests haben sich einige wenige, aber klare Hoffnungsträger herauskristallisiert. Konzentriere deine Energie hier. ### 1\. AnythingLLM (Der heisseste Kandidat) Dies ist zu Recht deine vielversprechendste Option. Es ist eine externe Anwendung, die aber genau für deinen Anwendungsfall gebaut wurde. - **Stärken:** Kann ganze Ordner überwachen (Auto-Sync), ist für grosse Dokumentenmengen ausgelegt und kann **Obsidian-URIs als Quellenlinks** ausgeben, was eine direkte Brücke zurück in deinen Vault schlägt. Die Desktop-Version ist zudem sehr einfach zu installieren. - **Nächster Schritt:** Dein Plan, es mit den qualitativ hochwertigen OpenAI-Modellen zu testen, ist genau der richtige. Fokussiere dich darauf, hiermit einen stabilen Workflow zu etablieren. ### 2\. Smart Composer (Der "Wenn-der-Bug-gefixt-ist"-Kandidat) Trotz des massiven Bugs bleibt dies die hoffnungsvollste *direkt in Obsidian integrierte* Lösung. - **Stärken:** Der "Chat with Vault"-Ansatz ist genau das, was du suchst, und das positive Community-Feedback zeigt das grosse Potenzial. - **Nächster Schritt:** Prüfe aktiv, ob es Updates für das Plugin gibt, oder melde den Bug direkt dem Entwickler auf GitHub. Wenn dieses Problem gelöst wird, könnte es deine eleganteste Lösung sein. ### 3\. Obsidian Bases + Thino (Die unterstützende Infrastruktur) Diese sind nicht die RAG-Lösung selbst, aber entscheidend für den Gesamt-Workflow. - **Obsidian Bases:** Du siehst es selbst als "Game Changer". Nutze es, um deine 5'000+ Notizen zu strukturieren, zu filtern und thematische Querschnitte zu erstellen. Eine gut kuratierte "Base" könntest du dann gezielt an eine KI wie AnythingLLM übergeben. - **Thino:** Akzeptiere es als das, was es ist: eine brillante **Ergänzung** für schnelles Logging und die Erfassung flüchtiger Ideen, nicht aber als das zentrale KI-Tool. --- ## Neue Ideen und übersehene Möglichkeiten Du hast bereits extrem viel abgedeckt. Hier sind ein paar Gedanken, was man noch versuchen oder anders betrachten könnte: ### 1\. SurfSense doch testen? Du hast es als **"engsten Match"** für eine NotebookLM-Alternative identifiziert, aber wegen des potenziell "fiddly" Setups (ähnlich Khoj) zurückgestellt. Angesichts der Tatsache, dass so viele andere Tools gescheitert sind, **könnte sich der Aufwand für den passendsten Kandidaten lohnen.** Manchmal ist ein komplexeres Setup, das danach stabil läuft, besser als zehn einfache, die nicht funktionieren. ### 2\. Die neue Generation lokaler Tools: Ollama Du hast GPT4All und PrivateGPT als langsam, CPU-basiert oder fehlerhaft erlebt. Ein Tool, das in der Zwischenzeit massiv an einfacher Bedienung und Leistung gewonnen hat, ist **Ollama**. - **Was ist das?** Ollama ist ein extrem schlankes Tool, um leistungsstarke Open-Source-Modelle (wie Llama 3) mit einem einzigen Befehl lokal laufen zu lassen. - **Warum könnte es anders sein?** Es umgeht die "Dependency Hell" von PrivateGPT. Viele neuere RAG-Projekte und sogar Open WebUI setzen auf Ollama als Backend. Du könntest Ollama installieren und es dann mit einem einfachen Frontend verbinden. Es ist die aktuell wohl reibungsloseste Art, lokale KI-Power zu nutzen. ### 3\. Ein anderer Blick auf Flowise Du hast No-Code-Builder wie Flowise als "noch mehr Gemurkse" abgetan, was verständlich ist. Wenn aber alle Fertiglösungen scheitern, gibt dir ein solcher Baukasten die **maximale Kontrolle**. Du könntest einen simplen Flow bauen: "Überwache diesen Ordner -> Nutze dieses Embedding-Modell -> Speichere in dieser Vektor-DB -> Nutze diese API für die Antwort". Das ist zwar mehr Setup, aber du bestimmst jede Komponente selbst und bist nicht auf die Implementierung eines einzigen Entwicklers angewiesen. --- ## Ausblick: Was bringen die grossen KI-Entwicklungen? Die Entwicklungen sind rasant. Hier sind die Trends, die für dich kurzfristig relevant sein könnten: - **Trend 1: Riesige Kontextfenster (Google Gemini 1.5, Anthropic Claude 3)** Du hast diesen Ansatz mit Perplexity als langsam und mässig erfolgreich erlebt. Das Prinzip, einfach Tausende von Notizen in den Kontext des Modells zu "stopfen" (RAG ohne Vektor-Datenbank), wird zwar leistungsfähiger, bleibt aber für den täglichen Gebrauch wahrscheinlich **zu langsam und zu teuer**. Es ist keine agile Suchlösung. - **Trend 2: Bessere und zugänglichere lokale Modelle & RAG-Pipelines** **Das ist deine grösste Hoffnung.** Die Entwicklung geht nicht unbedingt zu *einem* neuen Tool von Google, das alles kann. Sie geht zu besseren Bausteinen: - **Modelle:** Open-Source-Modelle wie Metas Llama 3 sind inzwischen extrem leistungsfähig und laufen dank Tools wie **Ollama** einfach auf lokaler Hardware. - **Embeddings:** Die Qualität der Embedding-Modelle (das Herzstück jeder semantischen Suche) verbessert sich rasant. - **Anwendungen:** Spezialisierte Apps wie **AnythingLLM** werden diese besseren Bausteine integrieren und damit immer leistungsfähiger werden. Kurz gesagt: Die wahrscheinlichste kurzfristige Lösung für dich ist kein komplett neues Produkt von Google oder OpenAI, sondern ein **gereiftes, stabiles Update einer Anwendung wie AnythingLLM**, die von den Fortschritten im Open-Source-Bereich profitiert.