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利用Obsidian Web Clipper和DeepSeek平台,实现AI自动化提取文章标签、智能总结关键点、生成价值评价等,提升知识获取效率。 核心内容: 1. AI在知识获取阶段的实践应用 2. Obsidian Web Clipper插件的下载与配置 3. 解释器功能的详细讲解及实操示例
字数 990,阅读大约需 5 分钟
本文重点讲解知识获取阶段的 AI实践。通过 Obsidian Web Clipper 和 DeepSeek 平台,实现自动提取 文章标签、智能总结关键点、生成价值评价 等功能。
文章提供了详细的实践指南,包括插件下载、基础配置、解释器配置等步骤,以及 Android 移动端的实操示例。
知识库建设分 4 个阶段(知识获取->知识整理 ->知识连接 ->知识输出)。
知识获取知识整理知识连接知识输出
我们知识获取阶段用哪些工具,如何使用 AI 来提效?
我们收藏一篇文章稍后阅读,起码需要了解以下内容才能支撑我们制作一张卡片笔记。
在没有 AI 之前,我们可能需要通读过后才能得出结论,但现在收藏后立刻就能提取上面的信息。
obsidian web clipper 是浏览器插件的形式。
插件安装:下载地址,支持 chrome,firefox,edge,safri 等主流浏览器。
vault 和 文件夹未归档 的 标签,这样在 obsidian 里面可以按未归档来查询整理解释器是一个为 obsidian web clipper 的专门设计的功能,允许用户使用自然语言与网页交互。解释器帮助用户捕获和修改采集的内容并保存到 Obsidian。例如:
本质上这是一个 RAG 程序,上下文是解释器用于处理提示的页面,上下文越小,解释器运行越快。
Obsidian Web Clipper 插件配置页,添加模型供应商,添加 DeepSeek 模型;配置解释器,定制提示词,采集时生成摘要
建议配置 2 个模板,1 个启用 AI,1 个不启用
解释器上下文使用默认即可,采集特定的网站可以定制 html 选择器,减少 token 消耗
笔记内容配置
未归档,{{"3个标签,逗号分隔"}}
# {{"本文的中文标题"}}
{{"本文的中文摘要,1句话提取核心内容,以及3个关键点,用有序列表展示"}}
{{"本文的简短评价,突出其价值和适用场景"}}
---
{{content}}我使用的是 android 系统,安装好 obsidian 和 firefox 浏览器,然后火狐浏览器开启账号同步,在 obsidian clipper 中导入配置
导入电脑上的配置
文章高亮示例
采集示例
点击添加到 Obsidian,markdown 会自动存储到 vault 对应的目录。
手机端检测到文件更新后,liveSync 插件会自动同步,然后就可以进入知识整理阶段了。
总结
本文聚焦知识库建设最关键的 知识获取 阶段,介绍如何使用 Obsidian 官方的 Obsidian Web Clipper 来实现数据采集和 AI 智能提取
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