Lokaler KI-Copilot für Obsidian: Datenschutz und Kontrolle über Ihre Notizen
Dieser Blogartikel wurde automatisch erstellt (und übersetzt). Er basiert auf dem folgenden Original, das ich für die Veröffentlichung auf diesem Blog ausgewählt habe:
Private Obsidian AI: Add DeepSeek to your Obsidian with Ollama (GUIDE + SETUP) – YouTube.
Lokaler KI-Copilot für Obsidian: Datenschutz und Kontrolle über Ihre Notizen
Obsidian, ein beliebter Notiz- und Wissensmanagement-Dienst, erfreut sich großer Beliebtheit, insbesondere aufgrund der Möglichkeit, Notizen lokal zu speichern und somit die Privatsphäre zu wahren. Inwieweit lässt sich diese Privatsphäre auch auf KI-gestützte Funktionen ausweiten?
Dieser Artikel zeigt, wie man einen lokalen KI-Copiloten in Obsidian integriert, um die Vorteile der künstlichen Intelligenz zu nutzen, ohne die Kontrolle über die eigenen Daten aufzugeben.
Obsidian Copilot: KI-Funktionen im Überblick
Das Obsidian Copilot Plugin bietet im Wesentlichen drei Kernfunktionen:
- Chat-Modus: Interaktion mit einem KI-Bot zu beliebigen Themen.
- Vault QA-Modus: Abfragen des eigenen Notizarchivs (Vault) mit KI-Unterstützung, um relevante Informationen zu finden.
- Relevante Notizen: Automatische Vorschläge für thematisch passende Notizen während des Schreibens.
Bisher benötigte man für diese Funktionen eine Verbindung zu externen KI-Diensten wie OpenAI. Doch wie lässt sich das Ganze lokal und privat realisieren?
Der Schlüssel: Embedding und Lokale Modelle
Die Funktionsweise des Copiloten basiert auf zwei Komponenten: einem Sprachmodell (z.B. GPT-4) und einem sogenannten Embedding-Modell. Letzteres übersetzt die Notizen in Vektoren, wodurch die KI die Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Notizen berechnen und relevante Informationen identifizieren kann.
Um die Privatsphäre zu gewährleisten, müssen beide Modelle lokal installiert werden. Hier kommen Ollama und DeepSeek ins Spiel.
Installation und Konfiguration
1. Ollama: Die Basis für lokale KI-Modelle
Ollama ist eine Open-Source-Software, die es ermöglicht, große Sprachmodelle auf verschiedenen Betriebssystemen (Linux, Windows, macOS) auszuführen. Nach der Installation können Modelle wie DeepSeek einfach heruntergeladen und genutzt werden.
2. DeepSeek: Ein leistungsstarkes Sprachmodell
DeepSeek R1 gilt als eines der besten Open-Source-Sprachmodelle, das lokal betrieben werden kann. Es kann über Ollama bezogen und installiert werden. Dabei sollte die RAM-Ausstattung des Rechners berücksichtigt werden. Für Systeme mit wenig RAM (z.B. 16GB) empfiehlt sich die Nutzung kleinerer Modelle (7B, 8B, 14B).
3. BGE M3: Ein starkes Embedding-Modell
Für die Vektorisierung der Notizen empfiehlt sich das BGE M3 Embedding-Modell. Es ist Open Source, kostenlos und übertrifft in einigen Bereichen sogar die Embedding-Modelle von OpenAI.
4. Kontextfenster optimieren
Das Kontextfenster eines Sprachmodells begrenzt die Textmenge, die es verarbeiten kann. Um eine optimale Leistung zu erzielen, sollte das Kontextfenster von DeepSeek maximiert werden. Dies kann über die Kommandozeile erfolgen. Ein größeres Kontextfenster reduziert das Risiko von "Halluzinationen" (inhaltlich falsche Antworten) der KI.
5. Integration in Obsidian Copilot
Nachdem Ollama eingerichtet und die Modelle heruntergeladen wurden, muss die Verbindung zu Obsidian Copilot hergestellt werden. Dies geschieht durch Angabe der Modellnamen in den Plugin-Einstellungen. Sowohl das Sprachmodell (DeepSeek) als auch das Embedding-Modell (BGE M3) müssen korrekt konfiguriert werden.
Nutzung des lokalen KI-Copiloten
Nach der Konfiguration stehen die bekannten Copilot-Funktionen zur Verfügung, jedoch mit dem entscheidenden Unterschied, dass die gesamte Verarbeitung lokal stattfindet. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass bei der ersten Nutzung des Vault QA-Modus ein Neuaufbau des Index erforderlich ist.
Vorteile und Einschränkungen
Der wesentliche Vorteil eines lokalen KI-Copiloten liegt in der vollständigen Kontrolle über die eigenen Daten. Es werden keine Informationen an externe Server übertragen. Allerdings gibt es auch Einschränkungen. Im Vergleich zu Cloud-basierten Lösungen kann die Leistung geringer sein. Zudem fehlen aktuell noch Funktionen wie agentisches Dateimanagement und Deep Research.
Dennoch bietet ein lokaler KI-Copilot eine attraktive Möglichkeit, die Vorteile der KI im Wissensmanagement zu nutzen, ohne Kompromisse beim Datenschutz eingehen zu müssen.
Fazit
Die Einrichtung eines lokalen KI-Copiloten für Obsidian ist ein vielversprechender Ansatz, um die Privatsphäre und Kontrolle über die eigenen Daten zu wahren. Es stellt sich die Frage, inwieweit sich diese Entwicklung in Zukunft weiter etablieren wird und ob lokale KI-Lösungen langfristig eine echte Alternative zu Cloud-basierten Angeboten darstellen können.