Obsidian + локальная LLM: замена Gemini CLI для обработки документов оффлайн

Почему облачные ИИ — это прошлое для работы с документами?

Если вы используете Gemini CLI или аналогичные облачные инструменты для обработки документов в Obsidian, вы сталкиваетесь с тремя фундаментальными проблемами: конфиденциальность, зависимость от интернета и ограничения API. Каждый раз, отправляя свои заметки, дизайн-документы или игровые нарративы в облако, вы теряете контроль над данными. Локальная LLM решает все эти проблемы, превращая ваш компьютер в автономную интеллектуальную среду для работы с текстом.

Архитектура решения: как всё работает под капотом

Вместо облачного API мы строим локальный стек из трех компонентов:

• Движок LLM (Ollama, llama.cpp, LM Studio) — выполняет инференс моделей
• Obsidian с плагинами — предоставляет интерфейс и доступ к документам
• Локальный API-сервер — связывает Obsidian и LLM через HTTP-запросы

Эта архитектура полностью повторяет функциональность Gemini CLI, но все данные остаются на вашем компьютере. Для глубокого понимания различий движков рекомендую мой сравнительный обзор LM Studio и llama.cpp.

Пошаговый план: от нуля до рабочей системы

1 Выбор и установка локальной LLM

Для начала определитесь с движком. Я рекомендую Ollama для простоты или llama.cpp для максимальной производительности. Установка Ollama на Linux/macOS/Windows:

# Linux/macOS
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Windows (скачайте установщик с сайта)
# После установки запустите сервис
ollama serve

Затем загрузите модель. Для обработки документов лучше всего подходят модели с большим контекстом:

# Загружаем Llama 3.1 с контекстом 8K токенов
ollama pull llama3.1:8b

# Или Qwen2.5 с контекстом 32K для больших документов
ollama pull qwen2.5:7b

2 Настройка Obsidian и установка плагинов

В Obsidian нам понадобятся два ключевых плагина:

1. Text Generator — основной плагин для работы с ИИ
2. Smart Connections — для семантического поиска по заметкам

Установка через Community Plugins:

1. Откройте Settings → Community Plugins
2. Отключите Restricted Mode
3. Найдите "Text Generator" и установите
4. Аналогично установите "Smart Connections"

3 Интеграция LLM с Obsidian через локальный API

Ollama предоставляет REST API по умолчанию на порту 11434. Настраиваем Text Generator:

// В настройках Text Generator → API Providers
{
  "name": "Ollama",
  "type": "Ollama",
  "url": "http://localhost:11434",
  "model": "llama3.1:8b",
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 2000
}

Теперь можно использовать команды прямо в Obsidian:

Выделите текст и нажмите Ctrl+P → "Text Generator: Generate"
Или используйте шаблоны: /summarize, /rewrite, /expand

4 Создание собственных команд для игрового дизайна

Для игровых дизайнеров особенно полезны кастомные команды. Создайте файл templates.json:

{
  "character_backstory": {
    "prompt": "На основе этих черт характера создай предысторию персонажа:\n{{context}}\n\nУчти сеттинг: {{setting}}",
    "description": "Генерация предыстории персонажа"
  },
  "quest_chain": {
    "prompt": "Создай цепочку из 3 квестов на основе этой завязки:\n{{context}}\n\nСложность: {{difficulty}}",
    "description": "Генерация цепочки квестов"
  }
}

Загрузите шаблоны в Text Generator и используйте как:

/character_backstory setting=фэнтези
/quest_chain difficulty=средняя

Продвинутые техники: RAG для больших документов

Когда нужно работать с PDF-документами, игровыми правилами или кулинарными книгами, простого контекста окна недостаточно. Здесь на помощь приходит RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Подробный гайд по настройке RAG для локальных моделей я уже публиковал в статье «Как заставить локальную LLM работать с длинными PDF».

Оптимизация производительности: железо имеет значение

Скорость работы локальной LLM зависит от трех факторов:

• Объем оперативной памяти — 8B модель требует ~8GB RAM
• Использование GPU — CUDA для NVIDIA, Vulkan/Metal для AMD/Intel
• Квантование модели — 4-битные версии в 2 раза быстрее

# Загрузка квантованной модели для экономии памяти
ollama pull llama3.1:8b-q4_K_M

# Проверка использования GPU
ollama run llama3.1:8b --verbose

Частые ошибки и их решение

Будущее развития: куда двигаться дальше

После настройки базовой системы можно расширять её возможности:

1. Автоматизация рабочих процессов — создание скриптов для регулярных задач
2. Интеграция с другими инструментами — следуя принципам из гида по идеальному стеку
3. Fine-tuning под свои нужды — дообучение модели на ваших документах
4. Мультимодальность — добавление анализа изображений через локальные модели типа LLaVA

Переход с Gemini CLI на локальную LLM в Obsidian — это шаг от потребительского использования ИИ к профессиональному инструментарию. Вы получаете полный контроль над данными, неограниченное использование без API-лимитов и возможность работы в полной изоляции. Начните с простой настройки Ollama, постепенно добавляя RAG и кастомные команды, и вы создадите идеальную среду для работы с документами любой сложности.