# Obsidian AI Research Strategy 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.](<## Zusammenfassung deiner Odyssee Du hast eine frustrierende Reise hinter dir bei der Suche nach einer **Notebook LM-ähnlichen Lösung für deinen massiven Obsidian Vault** (5000+ Notizen, 6.5 Mio Wörter). Dein Ziel: intelligente semantische Suche, Chat mit Quellenangaben, automatischer Sync und minimaler Wartungsaufwand. **Gescheitert sind:** - **Obsidian-Plugins**: Copilot (Abstürze), Smart Connections (unbrauchbar), SystemSculpt (unausgereift), Khoj (zu komplex) - **Externe Tools**: Danswer/Onyx (kein lokaler Support), Open WebUI (dupliziert alles), PrivateGPT (absurde Antworten), GPT4All (CPU-only, langsam) **Noch Hoffnung besteht bei:** - **AnythingLLM** (vielversprechendster Kandidat) - **Smart Composer** (Bug-behaftet aber Potenzial) - **Thino** (als Ergänzung) - **Obsidian Bases** (Game Changer für Quersichten) ## Vielversprechende neue Ansätze ### 1. **Direkte LLM-Integration statt RAG** - **Claude Projects**: Lade deinen Vault als Knowledge Base hoch (200k Context, bis zu 100 Dateien pro Projekt) - **Google AI Studio mit Gemini**: 2 Mio Token Context Window - könnte deinen ganzen Vault schlucken - **OpenAI Projects**: Ähnlich wie Claude Projects, persistente Knowledge Base ### 2. **Hybrid-Ansätze** - **Cursor + Obsidian**: Nutze Cursor's @codebase Feature direkt auf deinem Vault-Ordner - **Continue.dev + Obsidian**: Open-source Alternative zu Cursor mit lokalem Indexing - **Pieces for Developers**: Hat jetzt Obsidian-Integration und eigenes RAG ### 3. **Übersehene Tools** **RAG-Spezialisten:** - **Haystack by deepset**: Professionelles Open-source RAG Framework - **Weaviate**: Vector DB mit eingebautem RAG und Hybrid Search - **Qdrant + FastEmbed**: Lokale Vector DB mit effizienten Embeddings - **txtai**: Leichtgewichtige RAG-Pipeline speziell für Markdown **Notebook LM Alternativen:** - **Mindstone**: Speziell für PKM mit AI - **Reflect**: Hat native AI-Integration und Backlinks - **Saga**: AI-first Workspace mit gutem RAG - **Logseq + Plugins**: Hat bessere AI-Integration als Obsidian ### 4. **Kommende Entwicklungen (Q1/Q2 2025)** **OpenAI:** - **GPT Store Integration**: Custom GPTs könnten direkten Filesystem-Zugriff bekommen - **Assistant API v2**: Persistent file storage und besseres Retrieval - **O3-mini**: Könnte lokales RAG revolutionieren **Google:** - **Notebook LM API**: Wurde angedeutet, könnte self-hosting ermöglichen - **Gemini Workspace**: Direkte Integration mit lokalen Dateien kommt **Anthropic:** - **Claude Desktop SDK**: Könnte native Obsidian-Integration ermöglichen - **Model Context Protocol (MCP)**: Wird sich massiv verbessern - **Computer Use**: Könnte Obsidian direkt steuern **Perplexity:** - **Perplexity Spaces**: Eigene Knowledge Bases im Beta-Test - **Local deployment**: Wurde für Enterprise angekündigt ## Konkrete nächste Schritte ### Sofort umsetzbar: 1. **Claude Projects** mit Markdown-Export deines Vaults testen 2. **Cursor** auf Vault-Ordner loslassen (hat exzellentes Retrieval) 3. **mem0.ai**: Neues Tool speziell für persönliches Wissensmanagement ### Mittelfristig beobachten: 1. **Obsidian Canvas + AI**: Obsidian arbeitet an nativer AI-Integration 2. **Apple Intelligence**: Könnte Spotlight-Search mit AI für lokale Markdown revolutionieren 3. **Microsoft GraphRAG**: Open-source und sehr mächtig für große Dokument-Sammlungen ### Geheimtipp: **SillyTavern + ChromaDB**: Ursprünglich für Rollenspiel, aber hat das beste lokale RAG-System das ich kenne. Kann Obsidian-Ordner indexieren und ist überraschend gut konfiguriert out-of-the-box. Die Lösung liegt vermutlich nicht in einem einzelnen Tool, sondern in der cleveren Kombination. AnythingLLM als Basis + Claude Projects für Deep-Dives + Obsidian Bases für Navigation könnte dein Sweet Spot sein.>)