Có khá nhiều nội dung ở đây. Bạn có thể đánh dấu trang và sao chép toàn bộ văn bản vào Claude Code hoặc Cursor để nhờ nó hỗ trợ bạn thực hiện các thao tác. Bạn cần thiết. Bạn cũng có thể đọc nó từ từ khi rảnh rỗi để học hỏi thêm điều mới!
Có thể bạn đã từng gặp những vấn đề này:
Bạn thấy một bài viết hay trên Twitter và copy-paste nó. Khi muốn tìm lại để nghiên cứu sau, bạn phải lăn chuột thủ công hàng giờ.
Bạn có hàng trăm ghi chú trong Notion, nhưng chúng bị cô lập với nhau. Bạn không biết liệu một khái niệm nào đó đã xuất hiện ở nơi khác hay chưa.
Mỗi lần hỏi AI, nó lại bắt đầu tìm kiếm từ đầu và ghép nối một câu trả lời tạm thô. Không có sự tích lũy, không có bộ nhớ, và một nửa số token bị lãng phí phạm.
Quan trọng hơn, ghi chú của bạn được lưu trữ trên máy chủ của người khác. Nếu dịch vụ đó đóng cửa một ngày nào đó, dữ liệu của bạn sẽ biến mất.
Được rồi, hệ thống hệ thống tôi xây dựng giải quyết được những vấn đề này.
Bốn lợi thế cốt lõi:
- Hoàn toàn tự động: Bạn không cần phải tự sắp xếp ghi chú; AI sẽ làm điều đó cho bạn.
- Lưu trữ cục bộ: Dữ liệu luôn thuộc về bạn và sẽ không được tải lên bất kỳ máy chủ nào.
- Tích lũy liên tục: Kiến thức tiếp tục được tích lũy thay vì bắt đầu từ con số 0 mỗi lần.
- Chỉ cần hỏi: Bạn chỉ cần đặt câu hỏi và khám phá; phần còn lại hãy để AI lo.
Nói một cách đơn giản, bạn đưa tài liệu cho hệ thống, và nó sẽ tự động sắp xếp chúng thành một mạng lưới kiến thức có cấu trúc. Bạn có thể tự do duyệt qua các liên kết hai chiều.
Toàn bộ chuỗi là: Nhập tài liệu → AI sắp xếp → Tạo Wiki → Liên kết hai chiều.
Toàn bộ quá trình không yêu cầu bất kỳ thao tác thủ công nào trên giao diện đồ họng; chỉ cần thả tệp vào, chúng tự động hình thành một mạng lưới.
Ba Công Cụ, Mỗi C Mỗi Vai Trò
Hệ thống này bao gồm hai công cụ chính.
Obsidian: Lớp Hiển Thị Ghi Chú
Obsidian là một công cụ ghi chú liên kết hai chiều cục bộ. Nó hoàn toàn miễn phí và đa nền tảng cho Windows, Mac và Linux. Tính năng cốt lõi của nó là liên kết là liên kết hai chiều.
Liên kết hai chiều là gì?
Bằng cách gõ hai?
Bằng cách gõ hai dấu ngoặc vuông trong một ghi chú, ví dụ [[Claude-Code-Notes]], Obsidian tự động biến nó thành một liên kết màu tím. Nếu ghi chú "Claude-Code-Notes" tồn tại, nhấp vào nó sẽ chuyển đến đó. Nếu nó không tồn tại, nhấp vào nó sẽ tạo ra nó. Đây là cách liên kết hai chiều hoạt động—rất đơn giản. Bạn không cần phải duy trì nó thủ công; Obsidian xây dựng mối quan hệ cho bạn.
Vấn đề với phần mềm ghi chú truyền thống là các ghi chú bị cô lập. Bạn sẽ không biết liệu từ "Apple" có xuất hiện ở nơi nào khác hay không. Chế độ xem đồ thị (Graph View) của Obsidian có thể trực quan hóa tất cả các ghi chú và mối quan hệ liên kết của chúng thành một bản đồ. Bạn có thể thấy cấu trúc kiến thức trong nháy mắt, xác định nút nào là đảo và nút nào là trung tâm.
Ngoài ra, Obsidian hoàn toàn miễn phí cho m phí cho sử dụng cá nhân mà không có hạn chế. Tất cả dữ liệu đều ở cục bộ.
Hermes Agent: Công Cụ Thực Thi Tự Động
Hermes Agent là một tác nhân AI tự động được phát triển bởi Nous Research. Tính năng lớn nhất của nó là một vòng lặp học tập tích hợp có thể tạo và cải thiện các kỹ năng từ kinh nghiệm. Trong quy trình quản lý kiến thức này, Hermes đóng vai trò là công cụ thực thi tự động. Nó có sẵn năng llm-wiki tích hợp có thể vận hành trực tiếp cơ sở kiến thức theo đặc tả cấu trúc tệp LLM Wiki.
Điều này có nghĩa là gì? Bạn không cần phải tự tạo thư mục, sắp xếp ghi chú, hoặc thêm liên kết. Bạn chỉ cần nói với Hermes "viết bài viết này vào cơ sở kiến thức", và Hermes sẽ tự động:
- Trích xuất các thực thể chính (con người, công cụ, dự án)
- Trích xuất các khái niệm cốt lõi (phương pháp luận, nguyên lý kỹ thuật)
- Tạo các tệp Markdown có cấu trúc
- Thêm liên kết hai chiều đến các khái niệm liên quan
- Cập nhật chỉ mục cơ sở kiến thức
Một quy tắc quan trọng: Hermes chỉ thao tác trên cơ sở kiến thức khi bạn yêu cầu rõ ràng.
- Khi bạn nói "ghi vào cơ sở kiến thức" hoặc "nhập vào cơ sở kiến thức", Hermes thực hiện nhập.
- Khi bạn nói "kết hợp với cơ sở kiến thức" hoặc "tìm kiếm cơ sở kiến thức", Hermes truy xuất thông tin.
Trong các cuộc trò chuyện hàng ngày thông thường, Hermes sẽ không chủ động chạm vào cơ sở kiến thức của bạn, đảm bảo nó không bị nhiễu bởi các cuộc trò chuyện không liên quan.
LLM Wiki: Tiêu Chuẩn Cơ Sở Kiến Thức
LLM Wiki không phải là một ứng dụng độc lập mà là một bộ đặc tả cấu trúc tệp cơ sở kiến thức. Nó định cách tổ chức kiến thức. Ý tưởng cốt lõi là để AI xây dựng dần dần một Wiki bền vững.
Bền vững có nghĩa là gì? Khi bạn nhập một tài liệu, hệ thống không chỉ lập chỉ mục nó và kết thúc. Nó thực sự hiểu tài liệu, trích xuất các thực thể, khái niệm và mối quan hệ chính, sau đó tạo hoặc cập nhật các trang Wiki tương ứng. Các trang này được lương ứng. Các trang này được lưu cục bộ. Khi bạn nhập nhiều tài liệu hơn, Wiki trở nên phong phú hơn. Các trang hình thành các tham chiếu và liên kết, và các mâu thuẫn được đánh dấu hiệu. Khi bạn đặt câu hỏi sau đó, AI sẽ trả lời dựa trên Wiki có cấu trúc thay vì ghép nối các tài liệu thô, và nó sẽ trích dẫn nguồn.
Trình Diễn Quy Trình Đầy Đủ
Hãy cùng xem xét các công cụ. Điểm vào của toàn bộ quy trình là Hermes Agent.
Bước 1: Đưa Ra Chỉ Dẫn
Ví dụ, bạn nói "Viết bài viết về viết tiểu thuyết AI này vào cơ sở kiến thức."
Bước 2: Hermes Tự Động Sắp Xếp
Hermes sử dụng kỹ năng llm-wiki để đọc nội dung, trích xuất các thực thể và khái niệm, tạo Markdown, thêm liên kết và cập nhật chỉ mục.
Bước 3: Tạo Cấu Trúc Tệp
Hermes tạo các tệp theo đặc tả LLM Wiki, bao gồm siêu dữ liệu, nội dung cốt lõi và liên kết.
Bước 4: Obsidian Hiển Thị Mạng Lưới Kiến Thức
Mở thư mục cơ sở kiến thức và kéo nó vào Obsidian như một Vault. Bây giờ bạn có một cơ sở kiến thức do AI sắp xếp, nơi bạn có thể duyệt mạng lưới và xem cường độ liên kết trong Chế độ xem đồ thị.
Bước 5: Vòng Lặp Vô Hạn
Quáy trình lặp lại. Mỗi tài liệu mới cập nhật mạng lưới, bổ sung các trang hiện có và liên kết các khái niệm liên quan qua các tài liệu khác nhau.
Các Bước Cài Đặt
Bước 1: Cài Đặt Obsidian
Tải phiên bản macOS từ obsidian.md. Tạo hoặc chọn một Vault (một thư mục Vault (một thư mục cho các Markdown của bạn).
<payload-block id="blk_3" type="upload"
Bước 2: Cài Đặt LLM Wiki
Truy cập nashsu/llm-wiki trên GitHub và tải phiên bản mới nhất. Mở ứng dụng, tạo một. Mở ứng dụng, tạo một dự án mới và nhập API Key của bạn trong cài đặt. Nó hỗ trợ OpenAI, Claude, Minimax và bất kỳ API nào tương thích với OpenAI.
Bước 3: Cài Đặt Hermes Agent
Mở terminal của bạn và chạy:
Sau đó tải lại cấu hình của bạn: source ~/.zshrc. Chạy hermes setup để cấu hình nhà cung cấp mô hình của bạn.
Cấu Hình Quy Tắc Cơ Sở Kiến Thức (Quan Trọng):
Nói cho Hermes biết các quy tắc của bạn:
"Thư mục cơ sở kiến thức của tôi là: /Users/username/Documents/knowledge_base. Quy tắc: 1. Chỉ ghi khi tôi nói 'ghi vào cơ sở kiến thức'. 2. Chỉ truy xuất khi tôi nói 'kết hợp với cơ sở kiến thức'. 3. Sử dụng Markdown và [[liên kết hai chiều]]. 4. Sử dụng cấu trúc LLM Wiki."
Quy Tắc Sử Dụng
- Nói "Ghi vào cơ sở kiến thức" để Hermes sắp xếp tài liệu mới.
- Nói "Kết hợp với cơ sở kiến thức" để Hermes truy xuất và trả lời dựa trên dữ liệu của bạn.
- Obsidian luôn sẵn sàng để duyệt, chỉnh sửa và trực quan hóa các Markdown của bạn.
Tóm Tắt
Hermes Agent là công cụ thực thi, và Obsidian là lớp hiển thị. Sử dụng quy trình này để AI xử lý công việc quản lý kiến thức tẻ nhạt, giúp bạn tập trung vào khám phá.
