Tôi đã xây dựng một Knowledge Graph sống động 24/7 trong Obsidian, tự cập nhật hàng ngày bằng AI

Học cách xây dựng một đồ thị tri thức sống trong Obsidian, tự động cập nhật mỗi ngày với AI. Bài viết này đề cập đến Smart Connections, Dataview, các tác nhân tùy chỉnh, mẫu prompt và quy trình làm việc đã giúp khám phá những mô hình ẩn.

Không ai nói với tôi rằng sức mạnh thực sự của Obsidian không nằm ở các ghi chú.

Mà nằm ở các kết nối.

Trong một thời gian dài, tôi coi Obsidian như một thư mục tốt hơn.

Tôi lưu trữ ý tưởng ở đó, cắt dán bài báo, viết bản nháp và liên kết một vài ghi chú khi tôi nhớ ra.

Nó hữu ích, nhưng vẫn mang tính thụ động.

Rồi tôi bắt đầu nghĩ về một câu hỏi khác: điều gì sẽ xảy ra nếu đồ thị không chỉ thể hiện suy nghĩ của tôi, mà còn chủ động giúp tôi suy nghĩ tốt hơn mỗi ngày?

Đó là bước ngoặt. Tôi bắt đầu xây dựng một đồ thị tri thức sống, một đồ thị tự động cập nhật mỗi ngày, khám phá các liên kết mới và làm nổi bật những mô hình mà tôi sẽ không bao giờ nhận thấy một cách thủ công.

Tại sao một đồ thị sống lại quan trọng

Hầu hết mọi người sử dụng Obsidian như một nơi để lưu trữ kiến thức.

Điều đó ổn, nhưng lưu trữ không đồng nghĩa với sự hiểu biết. Một kho lưu trữ tĩnh có thể chứa hàng ngàn ghi chú và vẫn không thể hé lộ các mối quan hệ ẩn giấu bên trong chúng.

Một đồ thị sống thay đổi điều đó.

Thay vì để các kết nối phụ thuộc vào trí nhớ, nó tạo ra một hệ thống liên tục cập nhật, kiểm tra lại các mối quan hệ và đưa các ý tưởng có liên quan trở lại tầm nhìn. Vấn đề không phải là làm cho đồ thị trông ấn tượng.

Vấn đề là làm cho nó trở nên hữu ích.

Một khi tôi có mục tiêu đó, việc thiết lập trở nên rõ ràng hơn nhiều.

Tôi không cần một plugin hoàn hảo duy nhất.

Tôi cần một bộ công cụ nhỏ gọn có thể xử lý cấu trúc, truy xuất và tự động hóa mà không biến kho lưu trữ thành một mớ hỗn độn.

Thiết lập mà tôi đã sử dụng

Tôi xây dựng hệ thống xoay quanh ba lớp.

Lớp đầu tiên là chính Obsidian, bởi vì nó vẫn là nơi tốt nhất để suy nghĩ trong các ghi chú được liên kết.

Lớp thứ hai là Dataview, cho phép tôi truy vấn kho lưu trữ thay vì phải lục tìm thủ công.

Lớp thứ ba là một lớp kết nối do AI điều khiển, nơi Smart Connections và các prompt tùy chỉnh giúp xác định các ghi chú liên quan, tóm tắt các cụm và gợi ý các liên kết mà tôi đã bỏ lỡ.

Sự kết hợp đó rất quan trọng vì mỗi phần giải quyết một vấn đề khác nhau. Obsidian cung cấp cho tôi các ghi chú.

Dataview cung cấp cho tôi cấu trúc.

AI mang lại cho tôi sự chuyển động.

Tôi cũng đã thử nghiệm với một vài tác nhân tùy chỉnh, những tác nhân này xem xét các ghi chú gần đây mỗi ngày, tìm kiếm sự trùng lặp và đề xuất các cập nhật cho đồ thị của tôi.

Mục tiêu không phải là tự động hóa hoàn toàn.

Mục tiêu là giảm lượng công sức thủ công cần thiết để giữ cho đồ thị tồn tại.

Vòng lặp cập nhật hàng ngày hoạt động như thế nào

Quy trình làm việc hàng ngày đủ đơn giản để có thể tin tưởng, nhưng đủ có cấu trúc để trở nên hữu ích.

Mỗi ngày, hệ thống quét các ghi chú mới hoặc gần đây đã được thay đổi.

Nó trích xuất các khái niệm chính, xác định các chủ đề lặp lại, so sánh chúng với các cụm hiện có và đề xuất các kết nối mới.

Trong một số trường hợp, nó cũng tạo ra các ghi chú tóm tắt ngắn, đóng vai trò như các nút cầu nối giữa các ý tưởng có liên quan.

Đó là lúc đồ thị bắt đầu có cảm giác sống động. Tôi không còn là người duy nhất duy trì trật tự. Hệ thống đang làm một phần công việc cho tôi.

Phần tuyệt vời nhất là nó làm nổi bật những mối quan hệ mà tôi đã không nhận thấy. Một ghi chú về chiến lược nội dung hóa ra lại có kết nối với một ghi chú về quản lý tri thức cá nhân. Đồ thị bắt đầu trở thành một công cụ khám phá.

Smart Connections đã giúp ích gì

Smart Connections rất hữu ích vì nó làm cho kho lưu trữ không còn cảm giác như những tệp tin cô lập mà giống một không gian ngữ nghĩa hơn.

Thay vì chỉ dựa vào các backlink chính xác, nó có thể gợi ý các ghi chú có liên quan về mặt khái niệm ngay cả khi từ ngữ khác nhau.

Điều đó thực sự quan trọng trong thực tế.

Hầu hết các ý tưởng đáng để kết nối không phải là giống hệt nhau, mà là liền kề nhau. Một ghi chú có thể nói về hình thành thói quen, một ghi chú khác về thiết kế quy trình làm việc, và một ghi chú khác nữa về giảm ma sát trong công việc sáng tạo.

Một con người cuối cùng cũng có thể thấy được sự tương đồng, nhưng AI có thể làm nổi bật nó nhanh hơn nhiều.

Tôi vẫn xem xét mọi thứ một cách thủ công.

Phần đó không bao giờ thay đổi.

AI đề xuất, và tôi quyết định.

Sự cân bằng đó rất quan trọng vì đồ thị chỉ hữu ích khi các đề xuất có cảm giác thực sự hữu ích.

Nơi Dataview trở nên thiết yếu

Dataview là mảnh ghép khiến toàn bộ hệ thống có thể duy trì được.

Khi kho lưu trữ bắt đầu phát triển,

tôi cần một cách để đặt các câu hỏi như: Ghi chú nào được tạo ra trong tuần này? Ý tưởng nào chưa có liên kết? Chủ đề nào đang xuất hiện lặp đi lặp lại trên nhiều thư mục? Dataview đã làm cho điều đó trở nên khả thi.

Điều đó đã biến đồ thị từ một bản đồ thụ động thành một thứ gần giống như một bảng điều khiển. Tôi có thể thấy những gì đang được tạo ra, những gì đang được kết nối và những khoảng trống ở đâu. Nếu một ghi chú bị cô lập quá lâu, tôi biết nó cần được chú ý. Nếu một cụm tiếp tục phát triển, tôi biết nó đang trở thành một chủ đề thực sự.

Sự hiển thị đó đã thay đổi cách tôi viết. Tôi không còn tạo các ghi chú như những ngõ cụt nữa, mà bắt đầu viết chúng như những nút thắt nên hữu ích sau này.

Prompt tôi đã sử dụng để bảo trì

Prompt bảo trì quan trọng hơn tôi mong đợi. Phiên bản tốt nhất không cố tỏ ra thông minh. Nó trực tiếp.

Prompt yêu cầu tác nhân:

• xem xét các ghi chú gần đây,
• xác định các khái niệm lặp lại,
• đề xuất các liên kết có liên quan,
• đánh dấu các ghi chú mồ côi,
• và đề xuất một bản tóm tắt ngắn cho bất kỳ cụm mới nổi nào.

Phần quan trọng không chỉ là từ ngữ. Đó là các ràng buộc. Tôi bảo nó đề xuất, không phải viết lại. Tôi bảo nó đánh dấu, không phải quyết định. Tôi bảo nó tập trung vào việc bảo trì đồ thị, không phải dọn dẹp ghi chú chung chung.

Điều đó giữ cho đầu ra sạch sẽ và ngăn hệ thống đi lạc vào những lời khuyên năng suất chung chung, đó là nơi các thiết lập này thường trở nên khó chịu.

Những gì đã thay đổi sau một vài tuần

Sau một vài tuần, sự khác biệt là rõ ràng. Các ghi chú của tôi không còn chỉ tích lũy nữa.

Chúng bắt đầu tự tổ chức xoay quanh các chủ đề thực tế.

Tôi có thể thấy ý tưởng nào cứ lặp đi lặp lại.

Tôi có thể thấy chủ đề nào đang phát triển một cách âm thầm trong nền.

Tôi thậm chí có thể phát hiện ra những lỗ hổng trong suy nghĩ của mình.

Đôi khi đồ thị cho thấy tôi đã viết rất nhiều về một lĩnh vực nhưng hầu như không kết nối nó với một lĩnh vực khác mà rõ ràng nên thuộc về bên cạnh nó.

Đó là phần hữu ích nhất. Hệ thống không chỉ tiết kiệm thời gian. Nó thay đổi những gì tôi chú ý.

Một đồ thị tri thức tốt nên làm được điều đó. Nó không chỉ nên lưu trữ suy nghĩ của bạn. Nó nên thách thức nó, tinh chỉnh nó và làm cho cấu trúc ẩn hiện ra.

Những gì tôi sẽ làm khác đi

Sai lầm lớn nhất là tự động hóa quá mức quá sớm.

Thật hấp dẫn khi để AI làm mọi thứ khi thiết lập bắt đầu hoạt động.

Điều đó thường tạo ra rác.

Phiên bản tốt nhất của hệ thống này vẫn cần sự xem xét của con người, đặc biệt là trong giai đoạn đầu. Tôi thà có ít đề xuất chất lượng cao hơn là một loạt các đề xuất tầm thường.

Tôi cũng sẽ giữ cho lược đồ đơn giản. Hệ thống gắn thẻ càng phức tạp thì càng khó duy trì. Đồ thị nên giúp bạn suy nghĩ, chứ không phải trở thành một dự án khác để quản lý.

Phần thưởng thực sự

Giá trị thực sự của một đồ thị sống không nằm ở hình ảnh trực quan.

Đó là vòng lặp phản hồi.

Mỗi ghi chú mới đều cải thiện hệ thống một chút.

Mỗi liên kết mới làm cho đồ thị thông minh hơn.

Mỗi lần xem xét làm cho các kết nối trong tương lai chính xác hơn.

Theo thời gian, kho lưu trữ bắt đầu hoạt động giống như một bộ não thứ hai với một số trí thông minh thực sự đằng sau nó.

Đó là lý do tại sao thiết lập này có cảm giác khác biệt so với mọi quy trình ghi chú khác mà tôi đã thử. Nó không chỉ tổ chức thông tin. Nó còn chủ động giúp tôi nhìn thấy những mô hình mà tôi đã bỏ lỡ trong nhiều tháng.

Và đó là loại hệ thống đáng để duy trì.

Hy vọng bạn thấy điều này hữu ích.

Xây dựng các quy trình AI thực tế và hệ thống Obsidian cho những người sáng tạo như bạn.

❣️Tôi là Kanika (@KanikaBK). Hãy theo dõi để biết thêm các thiết lập và phân tích đã được kiểm chứng.