Obsidian Copilot 用法专题：点我
我建议每个人都可以定期写一写日记，在日后很多时刻，它是让你能穿越时间，再次回到那个回不去的时刻的唯一方法，你会感叹原来曾经的自己是幼稚的、是彷徨的、是开心的、也可能是沮丧的，你才能知道，现在的你是变得更好了，还是变得更糟糕了。
日记里的你，是这个世界上唯一一个能触及心灵、真实地与你对话的人。
不过日记写多了也有个坏处，我们更多时候只会是打开文件夹，然后随机翻开几篇日记，回忆感叹三五分钟，然后就此结束。
但现在我有一个绝妙的想法，或许我们可以用 Copilot 来查找日记中特定情绪的出现规律：
- 开心的时候，有哪些常见的前置事件？
- 难过的时候，大多是因为哪些因素的存在？
- 当我对生活充满期待，常常是什么事情在激励着自己？
- 当我取得了好的成绩，会是曾经有哪些事情做好了铺垫？
模型选择
假设我们写了一年的日记，以 100 篇计算，假设每篇 300 字，一共就是 3 万字的上下文，所以我们最好能选一个上下文长度足够长的模型来进行提问。
OpenRouter 的 google/gemini-2.0-flash-001 模型的上下文窗口有 100 万，而且非常便宜，如果想完全免费，也可以选择 google/gemini-2.0-flash-exp:free
Copilot 问答
Copilot 这个插件有两种问答模式，一个是类似 ChatGPT 的 Chat 模式，另一个则是基于 RAG 的 Vault QA 模式。
具体可以看这两篇文章的解析：
现在开始提问。
我用自制的 AI 文档生成器，写了 30 篇日记。
然后在 Copilot 中指定这个文件夹的路径，让 Copilot 根据这 30 篇日记来回答问题
以下是 Gemini 2.0 的回答，可以看到基本符合预期。不过因为日记是 AI 写的，所以内容比较呆板、没有人味，如果是自己写的日记，应该能获得更深刻的感受。
当然如果你不想让第三方的 AI 访问自己的隐私日记，你也可以在 Copilot 的插件配置中，配置 ollama 或者 LM Studio 之类的本地 AI 大模型。
参考文章：
这个时候你应该更能感受到记录的重要性，真实地面对自己的内心，诚恳地与自己对话，就算是只言片语也可以写下来，等到未来的某天，你一定会感谢现在的你自己。
付费内容
我制作了 100 篇测试用的日记文档，你可以加入我的知识星球，在知识星球的资源库中找到。
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