<img src="https://r2cdn.perplexity.ai/pplx-full-logo-primary-dark%402x.png" style="height:64px;margin-right:32px"/> # Zusammenfassung Ihrer NotebookLM-Quest ## **Kurzzusammenfassung** Sie befinden sich auf der Suche nach einer **NotebookLM-ähnlichen KI-Lösung für Obsidian**, die Ihren 5000+ Notizen und 6.5 Millionen Wörtern umfassenden Vault intelligent durchsuchbar macht. Nach unzähligen frustrierenden Versuchen mit verschiedenen Plugins und Tools haben Sie festgestellt: **Es gibt keine einfache, allumfassende Lösung** für einen großen, sich dynamisch ändernden Obsidian-Vault mit guten Embeddings, inkrementellen Updates und NotebookLM-ähnlicher Erfahrung. ## **Die vielversprechendsten aktuellen Ansätze** ### **1. Smart Composer (mit Bugfix-Hoffnung)** - **Status:** Massiver Bug bei Ihnen, aber Community-Feedback sehr positiv[^1_1][^1_2][^1_3] - **Potenzial:** "Chat with Vault"-Funktion, direkte Bearbeitung von Notizen - **Nächster Schritt:** Bug-Troubleshooting, möglicherweise neuer Versuch ### **2. AnythingLLM (Comeback-Kandidat)** - **Status:** Ihr "heißester Kandidat" nach Neubewertung - **Vorteile:** Desktop-App, Obsidian-URIs, 10.000-200.000 Dokumente möglich - **Nächster Schritt:** Test mit OpenAI-Modellen für Qualitätsprüfung ### **3. Claude + MCP (Obsidian-Integration)** - **Status:** Sehr vielversprechend, bereits funktionierend[^1_4][^1_5][^1_6][^1_7] - **Vorteile:** Direkter Zugriff auf Vault über Local REST API Plugin - **Community:** Sehr aktiv, mehrere MCP-Server verfügbar[^1_6][^1_8] ## **Neue vielversprechende Entwicklungen 2025** ### **Frische Obsidian-Plugins** **Mini-RAG Plugin (August 2025)**[^1_9][^1_10] - Brandneues Plugin von John Wheatley - Lokaler RAG mit Ollama-Integration - Note/Folder-spezifische Chats - Status: Beta, aber vielversprechend **Obsidian RAG Search Plugin (Beta)**[^1_1] - In Entwicklung für 2025 - Shard-Splitting für große Vaults - Geplant: Auto-Indexing, Quellendokumentation **Aether Plugin**[^1_11] - RAG-basiert mit Google Gemini - Real-time Vault-Monitoring - ChromaDB für semantische Suche ### **AI-Modell-Verbesserungen** **OpenAI Embedding-Fortschritte** - GPT-4o mit verbesserter Embedding-Qualität[^1_12][^1_13] - GPT-4o mini: 60% günstiger als GPT-3.5 Turbo[^1_13] - Bessere Tokenizer für Non-English-Texte **Perplexity Internal Knowledge Search**[^1_14] - Neue "Internal Knowledge Search" für Pro/Enterprise - Kombiniert Web-Suche mit internen Dateien - "Spaces" für Team-Kollaboration mit KI ### **Claude MCP-Ecosystem** Das **Model Context Protocol (MCP)** von Anthropic ist besonders vielversprechend: - **24+ Obsidian MCP-Server** bereits verfügbar[^1_4] - **obsidian-mcp-tools** mit über 1000 GitHub-Stars[^1_6] - Integration über Local REST API Plugin[^1_15] - Community sehr aktiv und entwicklungsfreudig ## **Was Sie noch versuchen sollten** ### **Sofortige Aktionen** 1. **Claude MCP Setup** - Höchste Priorität - Local REST API Plugin installieren - MCP-Server konfigurieren[^1_8] - Direkter Vault-Zugriff ohne Duplikation 2. **Mini-RAG Plugin testen** - Brandneu (August 2025), lokaler Fokus - Ollama-Integration für Ihre Datenschutz-Anforderungen 3. **Smart Composer Bugfix-Versuch** - Community meldet sehr positive Erfahrungen - Möglicherweise Setup-Problem bei Ihnen ### **Mittelfristige Optionen** 4. **Perplexity Enterprise Pro**[^1_14] - Internal Knowledge Search + Web - Spaces für organisierte Recherche - API für eigene Integration verfügbar[^1_16][^1_17] 5. **AnythingLLM Neuversuch** - Desktop-Version mit OpenAI-Modellen - Vault-Directory-Watching für Updates ## **Übersehene/Neue Möglichkeiten** ### **Enterprise AI-Agent-Ansätze**[^1_18][^1_19] - **Microsoft Viva Topics** für Microsoft 365-Integration - **Lindy** als konversationelle Wissensdatenbank[^1_20] - Spezialisierte Enterprise-Knowledge-Management-Tools ### **Entwicklungstendenzen** **Knowledge Graphs + AI**[^1_21][^1_22] - Semantic Search wird 2025-Standard - Knowledge Graphs für bessere Kontextualisierung - Vector + Graph-Hybrid-Ansätze **AI Agents Trend**[^1_23][^1_24][^1_18] - 2025 als "Decade of AI Agents" (Andrej Karpathy) - Autonome Wissenssysteme mit Reasoning - Integration in bestehende Workflows ## **Kurzfristige Zukunftsaussichten** ### **OpenAI/Google/Anthropic Entwicklungen** - **NotebookLM Enterprise** bereits verfügbar[^1_25][^1_26] - **GPT-5** wird weitere Embedding-Verbesserungen bringen - **Claude Projects Mode** mit optionalem RAG geplant[^1_27] ### **Obsidian Bases (Ihr Game-Changer)** - Bereits in Ihrer Beta-Nutzung - Kombiniert mit neuen AI-Plugins sehr vielversprechend - Perfekt für Skalierung und Filterung ## **Strategische Empfehlung** **Parallel-Ansatz:** 1. **Claude MCP** sofort testen (höchste Erfolgswahrscheinlichkeit) 2. **Mini-RAG Plugin** parallel evaluieren 3. **Obsidian Bases** + AI-Plugin-Kombination ausbauen 4. **Smart Composer** Bugfix-Versuch Die MCP-Integration mit Claude scheint derzeit der vielversprechendste Weg zu sein - die Community ist sehr aktiv, die Technologie ausgereift und Sie haben bereits gute Erfahrungen mit Claude gemacht, nur die Performance war das Problem. MCP löst das durch lokale Integration. <div style="text-align: center">⁂</div> [^1_1]: https://forum.obsidian.md/t/developing-obsidian-rag-search-plugin-beta/100876 [^1_2]: https://www.reddit.com/r/ObsidianMD/comments/1kfixvv/brief_review_of_the_most_wellknown_obsidian_ai/ [^1_3]: https://www.reddit.com/r/ObsidianMD/comments/1g50maw/i_made_a_plugin_giving_cursor_ailike_experience/ [^1_4]: https://forum.obsidian.md/t/obsidian-mcp-servers-experiences-and-recommendations/99936 [^1_5]: https://www.reddit.com/r/ObsidianMD/comments/1kln9w9/claude_mcp_integration_optimizing_ai_integration/ [^1_6]: https://github.com/jacksteamdev/obsidian-mcp-tools [^1_7]: https://www.youtube.com/watch?v=fH-ZL6sC_vU [^1_8]: https://www.youtube.com/watch?v=_PiRCPnQmgk [^1_9]: https://www.obsidianstats.com/posts/2025-08-10-weekly-updates [^1_10]: https://www.obsidianstats.com/tags/rag [^1_11]: https://github.com/S-HARI-S/Aether [^1_12]: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/models [^1_13]: https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/ [^1_14]: https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-internal-knowledge-search-and-spaces [^1_15]: https://forum.obsidian.md/t/claude-mcp-for-obsidian-using-rest-api/93284 [^1_16]: https://blog.neelbuilds.com/comprehensive-guide-on-using-the-perplexity-api [^1_17]: https://zuplo.com/learning-center/perplexity-api [^1_18]: https://onereach.ai/blog/enterprise-knowledge-management-ai-agents/ [^1_19]: https://kminsider.com/blog/best-ai-knowledge-management-tools-in-2025/ [^1_20]: https://www.lindy.ai/blog/best-knowledge-management-software [^1_21]: https://knowmax.ai/blog/knowledge-management-trends/ [^1_22]: https://context-clue.com/blog/semantic-search-revolutionizing-knowledge-management/ [^1_23]: https://www.apideck.com/blog/ai-agents-explained-everything-you-need-to-know-in-2025 [^1_24]: https://natesnewsletter.substack.com/p/the-definitive-guide-to-ai-agents [^1_25]: https://workspaceupdates.googleblog.com/2025/03/context-aware-access-notebooklm-.html [^1_26]: https://cloud.google.com/agentspace/notebooklm-enterprise/docs/set-up-notebooklm [^1_27]: https://github.com/logancyang/obsidian-copilot/issues/1628 [^1_28]: Notebook-LM-Gesamtfazit-Notebook-LM-fur-Obsidian.md [^1_29]: https://www.reddit.com/r/ObsidianMD/comments/1kye30t/15_new_obsidian_plugins_you_need_to_know_about/ [^1_30]: https://obsidian.md/plugins [^1_31]: https://dev.to/pruthvikumarbk/semantic-similarity-for-personal-knowledge-management-3j9p [^1_32]: https://www.youtube.com/watch?v=e_CCEAiGJpA [^1_33]: https://www.twig.so/blog/ai-powered-knowledge-base-strategies-2025 [^1_34]: https://www.meilisearch.com/blog/semantic-search [^1_35]: https://blog.ahmadwkhan.com/building-a-personal-ai-knowledge-base-with-embeddings-and-vector-search [^1_36]: https://www.ssp.sh/brain/second-brain-assistant-with-obsidian-notegpt/ [^1_37]: https://www.zendesk.com/service/help-center/ai-knowledge-base/ [^1_38]: https://www.youtube.com/watch?v=vaYVhnc8N5Q [^1_39]: https://www.synthesia.io/post/ai-tools [^1_40]: https://www.tigerdata.com/learn/understanding-semantic-search [^1_41]: https://document360.com/blog/knowledge-management-trends/ [^1_42]: https://obsidian.md/plugins?search=ai [^1_43]: https://forum.obsidian.md/t/obsidian-rag-personal-ai-bot/93020 [^1_44]: https://workspaceupdates.googleblog.com/2025/08/notebooklm-is-now-available-to-all.html [^1_45]: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/whats-new [^1_46]: https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1gpq228/love_notebooklm_can_it_be_accessed_via_api/ [^1_47]: https://obsidianjourney.com/posts/obsidian-plugins-showcase---june-21th-2025/ [^1_48]: https://www.tigerdata.com/blog/open-source-vs-openai-embeddings-for-rag [^1_49]: https://www.youtube.com/watch?v=FOs4RDTC52Q [^1_50]: https://obsidian.md/plugins?search=llm [^1_51]: https://openai.com/index/new-embedding-models-and-api-updates/ [^1_52]: https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4o [^1_53]: https://www.eleanorkonik.com/p/how-claude-obsidian-mcp-solved-my [^1_54]: https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10446503-data-integrations [^1_55]: https://lobehub.com/mcp/yunaga224-obsidian-memory-mcp [^1_56]: https://www.gptbots.ai/blog/enterprise-ai-agent [^1_57]: https://docs.perplexity.ai [^1_58]: https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352995-api-settings [^1_59]: https://so-development.org/top-ai-agent-models-in-2025-architecture-capabilities-and-future-impact/