Разработчик начинал с простого AI-аудита заметок в Obsidian, а в итоге собрал Vault Audit AI: систему с двумя индексами, поиском по смыслу, Similar Notes, поиском семантических дубликатов и RAG по собственному хранилищу. В материале он описывает устройство решения, сбои по ходу работы и ситуации, когда почти 700 тестов не уберегли от сюрпризов в реальном Obsidian.
Тема актуальна для тех, кто хранит большие базы знаний и хочет навести порядок без ручного перебора тысяч файлов. Сочетание индексов, семантического поиска и RAG показывает, насколько разрастается задача при переходе от «почистить заметки» к полноценному инструменту.
Практический вывод: перед внедрением подобных систем стоит закладывать время на отладку в реальном хранилище, а не только на тесты. Имеет смысл следить за развитием Vault Audit AI, если вы работаете с Obsidian и большими архивами заметок.