옵시디언에 100% 프라이빗 AI 코파일럿을 설치하는 방법은?

https://youtu.be/tC9wegnRyZk?si=qrA-XWYa947xZK_Z

 

📌 옵시디언 코파일럿 플러그인을 설치하고, Ollama를 통해 DeepSeek과 같은 로컬 AI 모델 및 BGE M3와 같은 임베딩 모델을 설치한 후, Ollama와 옵시디언을 연결하고 코파일럿 설정에서 설치한 모델을 추가하면 100% 프라이빗 AI 코파일럿을 사용할 수 있습니다

 

💡 옵시디언 코파일럿의 주요 기능은 무엇인가?

• AI와 자유롭게 대화하는 '챗 모드'
• 노트에 대한 질문을 하고 관련 노트를 찾는 '볼트 QA 모드'
• 노트를 작성하거나 읽을 때 관련 노트를 자동으로 찾아주는 '관련 노트' 기능

이 튜토리얼은 Obsidian에서 개인 정보 보호를 강화하는 방법을 제시합니다. Obsidian Copilot 플러그인을 설정하고, Ollama를 사용하여 로컬에서 DeepSeek AI 모델을 실행하여 Obsidian에 개인 AI 비서를 구축하는 방법을 안내합니다. 이를 통해 사용자는 자신의 노트를 안전하게 유지하면서 AI의 이점을 누릴 수 있습니다. 이 튜토리얼은 데이터 보안을 중시하는 Obsidian 사용자에게 유용한 지침을 제공합니다.

 

1. 🤖 로컬 AI 코파일럿 설정 가이드

• Obsidian의 로컬 AI 코파일럿을 설정하기 위해서는 두 가지 모델을 설치해야 한다. 이 모델은 DeepSeek와 AMA로 구성되어 있다 .
• 사용자는 Obsidian에서 AI를 통해 과거 노트를 신속하게 검색하고, 개인화된 학습 맵과 지식 그래프를 구축할 수 있다. 이 과정에서 두 가지 주요 기능, 즉 채팅 모드와 Vault QA 모드가 활용된다 .
• Embedding 기술은 노트를 숫자로 변환하여 관련성을 계산하는 방식으로 작동하며, 사용자가 질문을 할 때 가장 관련성이 높은 노트를 찾아주는 역할을 한다 .

1.1. 로컬 및 개인화된 AI 환경 구축

• Obsidian에서 개인화된 AI 경험을 위해서는 두 개의 모델을 설치해야 한다 .
• 개인 전용 Obsidian 코파일럿이 컴퓨터에 설치되면, 다양한 기능을 활용할 수 있다 .
• AI를 사용하면 수천 개의 이전 노트에서 필요한 내용을 신속하게 찾을 수 있다 .
• 이 비디오에서는 Obsidian에 개인화된 로컬 AI 기술인 DeepSeek를 설치하는 방법을 보여준다 .
• 설치 과정은 Obsidian 컴파일러 설정, DeepSeek 모델 설치, 그리고 Obsidian 코파일럿과의 통합으로 나뉘어져 있다 .

 

1.2. ️ Obsidian Copilot 설치 및 설정 과정

• Obsidian의 인터페이스에서는 왼쪽에 예시 노트를 확인할 수 있다.
• Obsidian Copilot을 설치하려면 설정에서 커뮤니티 플러그인을 찾아 Obsidian Copilot을 검색해야 한다.
• 이 플러그인은 Logan이 개발한 것으로, 다운로드 후 활성화해야 한다.
• API 키가 준비되지 않은 상태에서 OpenAI 또는 Anthropic API 키를 사용하여 설정할 수 있다.
• API 키를 입력하고 확인하는 과정을 거치면 모든 설정이 완료된다.

1.3. Obsidian AI의 주요 기능

• 채팅 모드: 사용자와 AI 간의 대화가 가능하여 다양한 주제에 대해 소통할 수 있다.
• Vault QA 모드: 사용자가 자신의 노트에 대한 질문을 할 수 있으며, AI가 관련된 노트를 찾아줄 수 있다.
• 관련 노트 기능: 사용자가 보고 있는 노트와 작성 중인 노트에 대해 AI가 가장 관련성이 높은 노트를 적극적으로 찾는다.
• 유용성: 보고서나 노트를 작성할 때, AI의 도움으로 관련된 정보를 쉽게 찾아내 활용할 수 있다.
• 세 가지 핵심 기능: 채팅 모드, Vault QA 모드, 관련 노트 기능이 AI의 주요 특징이다.

 

1.4. AI의 개인화와 임베딩 개념

• AI를 Obsidian에서 완전히 개인화할 수 있도록 돕는 기능이 설명된다 .
• 시스템의 주요 구성 요소는 두 가지의 모터로 구성되며, 첫 번째는 GPT 4.0이라는 공개된 AI 모터이다 .
• 두 번째로 중요한 구성 요소는 임베딩 모터로, 이는 신경망을 사용하여 메모리를 숫자로 변환한다 .
• 임베딩의 과정은 메모리의 유사성을 계산하기 위해 벡터 숫자를 활용하며, 새로운 메모리의 생성 시 이를 이용한다 .
• 머신은 새로운 메모리와 기존 메모리 간의 유사성을 평가하여 관련성이 높은 메모리를 자동으로 추천한다 .

2. 🛠️ DeepSeek 모델 설치 및 설정 방법

• 모델 privatization을 위해 두 가지 모델을 설치해야 한다.
• AMA는 무료 소프트웨어로, Linux, Windows, Mac OS에서 대형 언어 모델을 실행할 수 있도록 돕는다.
• DeepSeek R1은 현재 시장에서 최고의 오픈 소스 모델로, Llama에서 다운로드 가능하다.
• 상대적으로 작은 RAM(예: 16 GB)을 가진 컴퓨터의 경우, 7B, 8B, 14B 모델 설치가 권장된다.
• 모델의 context window는 모델이 처리할 수 있는 텍스트 양을 의미하며, OAMA에서 기본 설정된 값은 모델의 속도를 보장하기 위해 제한되어 있다.

3. 🛠️ Obsidian과 Private AI 통합 과정

• 새로운 모델이 생성되었으며, 컨텍스트 창의 크기가 128k로 설정되었다.
• AMA를 Obsidian과 연결하기 위해 AMA 주소와 Obsidian 애플리케이션을 연결해야 한다.
• 통합 설정에서 OpenAI는 제거되었고, 새로운 모터 설정에서 custom motor를 추가해야 한다.
• 임베딩 모델도 추가해야 하며, AMA의 정확한 모터 이름을 복사하여 붙여넣어야 한다.
• 설정이 완료되면, 사용자는 개인 정보를 보호하면서 Obsidian 코파일럿을 사용할 수 있게 된다.