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在Obsidian笔记软件中实现检索增生成（RAG），向GPT进行提问时，GPT会参考当前打开的Obsidian笔记的内容进行回答。 比如，当前打开了一篇原创安全技术文章，提问TDP和HFish是什么关系，GPT或本地AI大语言模型会参考当前打开的Markdown文档的安全技术文章进行回答。 在Obsidian笔记中实现RAG功能，主要依靠的是BMO机器人插件功能，在这个插件中有一个配置选项，是参考当前笔记文档。 当需要对过去写的文章快速进行内容检索时，可以直接向机器人提问。 在Obsidian的第三方插件市场中检索BMO机器人进行安装，如果使用GPT需要配置GPT的Key和API地址。 要注意的是配置BASE URL时，要用你平时使用的大语言模型的API地址。 正确配置API地址后，就可以加载机器人要使用的多种模型，机器人根据不同的大语言模型进行回答，这些模型中包括有Whiper语音模型，实现语音翻
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