# Obsidian LM Lösung 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. --- Alles gelesen—hier ist die kurze Zusammenfassung plus die besten Next Steps. ## Kurzfazit - Ziel: Eine Notebook-LM-artige, aber **wartungsarme** KI-Lösung für deinen **großen, dynamischen Obsidian-Vault** (5000+ Notizen) mit **Auto-Sync**, **semantischer Suche/Chat** und **klaren Quellen** – idealerweise lokal/self-hosted. - Ausgeschieden nach Tests: **Obsidian Copilot, Smart Connections, SystemSculpt, Semantic Search, Khoj, Danswer/Onyx (kein lokaler FS-Connector), Open WebUI (dupliziert, kein Watch), PrivateGPT, GPT4All, simple RAG-Skripte** – entweder instabil, unbrauchbare Treffer, fehlender Auto-Sync oder zu viel Friktions-/Kostenfaktor. - Noch im Rennen: **AnythingLLM** (aktuell heißester Kandidat; Obsidian-URIs als Quellen; fast installiert), **Smart Composer** (starker Ansatz, aber Embedding-Bug bei dir), **Thino** (Ergänzung für Capture/Log, nicht RAG-Kern) und **Obsidian Bases (Beta)** als Game-Changer für Quersichten. ## Nächste Schritte & Ideen (konkret, kurz) 1. **AnythingLLM „richtig“ aufsetzen & validieren** - Kleines, repräsentatives **Teil-Vault** (z. B. 500–800 Notizen) als Goldstandard. - **Quellenlinks via obsidian://** prüfen, **Chunking** (header-basiert) testen, große Anhänge/Codeblöcke ausschließen. - **Live-Document-Sync** ist vorhanden (Datei-Watch, re-embed bei Änderungen); Ordner-weit wird diskutiert/gewünscht – bis dahin per kleines Script (fswatch/cron) triggern. 2. **Pragmatische Brücke: OpenAI File Search (Responses API)** - Vault-Deltas (nur „sichere“ Teilmengen) automatisiert in **Vector Stores** pushen; **Attribut-Filter & Multi-Stores** sind seit Mai 2025 da → saubere, zitierte Antworten ohne Eigen-VDB-Ops. (Privacy abwägen.) 3. **Leichtgewichtiges Lokal-Gateway (DIY, aber stabil)** - **LlamaIndex/Haystack + Qdrant/LanceDB** mit **Filesystem-Watcher** (watchdog) für inkrementelles Embedding. - Beim Ingest: YAML-Frontmatter vereinheitlichen, Links/Tags normalisieren, **Hierarchie-Chunks** (Überschriften) nutzen, **obsidian://** in die Metadaten schreiben. (Kein externer Dienst nötig.) 4. **Claude „Artifacts“ als schlanke App-Schicht** - Eine kleine lokale/edge API (aus 3) + **Claude Artifacts** als UI. Vorteil: Nutzer rechnet mit eigenem Claude-Abo; du zahlst nicht für Fremdzugriffe. 5. **SurfSense ernsthaft testen** - Open-Source-Alternative mit Notebook-LM-Vibes und vielen Connectors; könnte dein **engster Match** unter den Self-host-Optionen sein. 6. **Tezcat (BRAT) im Auge behalten** - Frisches Plugin, **Embeddings über den Vault** – erst im **Test-Vault** probieren; Stand: letzte Woche aktiv. 7. **Perplexity als „Search-Layer“ darüber** - **Sonar API** mit **Zitationen & Source-Whitelists**; Roadmap nennt **File-Search & Connectors** kurzfristig → könnte dein Web-+-Eigenwissen Hybrid sauber abbilden. 8. **Obsidian Bases als Pre-Processing** - Nutze Bases für kuratierte Views/Exports (z. B. „Projekt-Cards“ als JSON) und indiziere **nur diese** für RAG → kleinerer, präziserer Index. Aktive Entwicklung (kürzlich Breaking Changes). **Evtl. übersehen / weitere Bausteine:** - **Lokale Vektordbs** mit wenig Overhead: **LanceDB, Qdrant, Weaviate Lite, pgvector, SQLite-VSS**. - **Delta-Ingest** (hash-basiert) statt Voll-Re-Index. - **Quali-Embeddings** (ggf. OpenAI mit Dim-Reduktion zur Kostensenkung) oder BGE-M3 lokal; konsistente **Chunk-Größe** und **Overlap**. ## Kurzfristige Markt-Entwicklungen (die dir helfen können) - **OpenAI GPT-5 ist da** – spürbar bessere Reasoning-Qualität & größere Kontexte (bis 256k); gut für „saubere“ RAG-Antworten. Zusätzlich **offene Gewichte** (gpt-oss-20b/120b) → **starkes lokales Reasoning** wird realistischer. - **OpenAI File Search** wurde 2025 ausgebaut (**Multi-Stores**, **Attribute-Filter**): erleichtert produktionsreife, gehostete Indizes als Übergangslösung. - **Anthropic**: **Artifacts** (App-/UI-Schicht mit deinem Abo) + **neue Memory-Funktion** (on-demand, referenziert alte Chats) – gut für kontinuierliche Arbeitsstränge rund um denselben Wissensstand. - **Google**: **Gemini 2.5** /LearnLM-Integration (Reasoning/„Deep Think“) und **NotebookLM** wird hochskaliert (mehr Notebooks, Audio). Für dich v. a. interessant, wenn **Drive-Sync als Kompromiss** ok ist (Obsidian↔Drive-Workflows). - **Perplexity**: **Sonar API** (citations, source control) + Roadmap mit **File-Search & Connectors**; außerdem stärkerer „Agent/Browser“-Fokus – nützlich als Web-Grounding neben deinem Vault. ## Meine Empfehlung in 10 Tagen - **Tag 1–2:** Mini-Goldstandard-Corpus definieren & Qualitätsmetriken (Trefferqualität, Zitationsgenauigkeit, Latenz). - **Tag 3–5:****AnythingLLM** sauber testen (oben), inkl. Live-Sync Workaround; parallel **OpenAI File Search** als Baseline auf denselben Dateien. - **Tag 6–8:****SurfSense** installieren und gegen dieselben Fragen laufen lassen. - **Tag 9–10:** Entscheidung: *lokal (AnythingLLM/DIY)* vs. *gehosteter Index (OpenAI)* oder *Hybrid (lokal + Perplexity-Web-Layer)* – dann auf den ganzen Vault skalieren. Wenn du willst, skizziere ich dir die konkreten **Configs (Chunking, Embeddings, Excludes, Watcher-Script)** für deinen Test-Corpus – dann kannst du direkt loslegen. Do you like this personality?