- 발표자는 Obsidian 초보자로서, AI 개발 지식을 실제 프로젝트(Obsidian + RAG)에 적용하기 위해 스터디 그룹에 참여했습니다. 💡
- 프로젝트는 리서치, 개발 계획 수립, 실제 개발 및 배포의 3단계로 진행될 예정이며, 현재는 리서치 단계에 있습니다. 🗺️
- Obsidian과 RAG 연동 방법은 독립형 애플리케이션 개발, MCP 기반 처리, Obsidian 플러그인 활용 등 다양합니다. 🛠️
- 독립형 애플리케이션은 웹 기반 또는 로컬 구현이 가능하며, 데이터 활용 방식에 따라 Public 또는 Private하게 개발될 수 있습니다. 🌐
- RAG 시스템의 핵심 구성 요소는 Obsidian Vault (데이터), 임베딩 모델, 벡터 스토어, 검색 기능, 그리고 LLM (대규모 언어 모델)입니다. 🧠
- Obsidian의 Private한 정보 활용 특성은 Public 배포가 아닌 개인 맞춤형 애플리케이션 개발 가능성을 열어주어 흥미로운 관점을 제공합니다. 🔒
- 발표자는 현재 Obsidian 내 AI 지원 플러그인들을 집중적으로 리서치 중이며, 특히 Copilot 플러그인을 설치하여 기본적인 기능을 테스트했습니다. 🔌
- 향후 계획은 Obsidian 사용에 익숙해지고, 스터디 그룹 멤버들의 요구사항을 수렴하여 최적의 RAG 구현 방안(기존 플러그인 활용, 확장, 직접 개발 등)을 모색하는 것입니다. 🚀
- 다른 참가자는 Obsidian을 학술/시장 연구를 위한 지식 기반으로 활용하여 PDF 문서 등을 정리하고 공유하는 가능성에 큰 관심을 보였습니다. 📚
- 발표자는 Copilot 플러그인의 유료 버전이 PDF/이미지 처리 기능을 제공하며, 기술적으로 요구사항 구현이 가능하다고 답변했습니다. ✅
- Obsidian의 그래프 연결 기능을 활용하여 관련 노트를 찾아주는 Copilot의 시연을 통해 RAG 연동의 잠재력을 확인했습니다. 🔗
- 발표자는 Obsidian의 고유한 장점과 활용법에 대한 이해를 높이기 위해 더 많은 사용 경험과 다른 사용자들과의 교류가 필요하다고 강조했습니다. 🤝
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