Obs157｜搶先體驗本地AI魔法：免費開源的Copilot for Obsidian 配合Ollama＆LM Studio！免費、開源的GitHub神器

Copilot外掛提供了下列 11 種 LLMs（Large Language Model，大型語言模型）的整合：

GPT-3.5
GPT-3.5 16K
GPT-4
GPT-4 TURBO (預設)
GPT-4 32K
Azure OpenAI
Claude 3
Gemini Pro
OpenRouter.AI
OLLMA (Local)
LM Studio (Local)

其中的OLLMA與LM Studio都是能安裝在本機的本地模型應用程式，很適合本地導向的Obsidian使用。

試想：具有機密性或個人隱私的筆記，存放在安全可靠、他人無法觸及的本地，但為了使用AI的彙總摘要、整理綜述或分析學習等功能，而必須上傳給雲端的AI模型，不是和本地優先的概念背道而馳嗎？

幸好Copilot整合了兩個開源、可免費使用的LLMs，讓我們可以在Obsidian裡透過OLLAMA或LM Studio能對筆記或整個儲存庫做Q&A的操作。

+ 🔔注意

因為LLMs的環境和模型檔案都是安裝在本機，它們的執行效能受電腦硬體制約，因此建議你的電腦要有較好的執行功率，最好有多一點的記憶體和GPU。

1. Copilot設定

預設的LM Studio Server URL是http://localhost:1234/v1，依安裝的Port變更，例如：http://localhost:51234/v1
確認OLLAMA_ORIGINS有設定正確
Ollama預設使用模型是llam2，若Ollama啟動時載入別的模型，則必須變更，例如變更為llama2-chinese
Ollama預設網址是 http://localhost:11434，通常不用更改

+ 切記

設定修改後務必點擊最上方的【Save and Reload】！

2. Copilot操作簡述

Copilot的交互模式有下列3種：

Chat
Long Note QA
Vault QA

後二者在切換模式時會自動索引，或點擊模式選單右側的按鈕亦可重做索引。

2.1. Chat模式

在筆記裡選取一段文字後按<span class='keybs'> Ctrl+P</span>進入命令面板，輸入copilot再點擊要執行的命令，例如：Translate selection、Summarize selection等
在Copilot面板輸入任意文字後按【Send】以獲得解答
在Copilot面板輸入[[時會彈出筆記選單，接著即可針對選用的筆記做Q&A聊天

2.2. Long Note QA模式

以當前筆記為目標而進行的Q & A操作。

2.3. Vault QA模式

以整個儲存庫為目標而進行的Q & A操作。

3. LM Studio

左側邊欄最一個資料夾圖示裡可以變更模型的存放位置，若你的C磁碟空間較少，記得先變更到其他磁碟機

3.1. 下載模型

搜尋llama2或llama2-chinese→【Go】，在右側選擇任一模型後點擊【Download】

3.2. Chat

3.3. 啟動Local Server

如果預設的1234 Port無法啟動（錯誤碼: -4092）時，變更為51234 Port
Cross Origin Resource Sharing(CORS) 跨來源資源共用: 必須啟動，否則外部無法調用API

測試：

curl http://localhost:51234/v1/chat/completions ^
-H "Content-Type: application/json" -d^
"{^
  \"messages\": [ ^
    { \"role\": \"system\", \"content\": \"Always answer in rhymes.\" },^
    { \"role\": \"user\", \"content\": \"Introduce yourself.\" }^
  ], ^
  \"temperature\": 0.7, ^
  \"max_tokens\": -1,^
  \"stream\": false^
}"

4. OLLAMA

4.1. 安裝

先設定環境變數：設定→系統→系統資訊→進階系統設定→環境變數→下方的系統變數→新增下列三個環境變數
- 用OLLAMA_MODELS變更預設的模型存放資料夾
- OLLAMA_ORGINS設定可以允許跨來源資源共用的外部來源
  - 如果用預設的app://obsidian.md* ollama serve無法連接，則改成app://obsidian.md*

set OLLAMA_HOST=127.0.0.1
set OLLAMA_MODELS=d:\ollama\models
rem set OLLAMA_ORIGINS=app://obsidian.md* ollama serve
set OLLAMA_ORIGINS=app://obsidian.md*