Wiki-Links

💡TL;DR

Notemd adiciona automaticamente [[wiki-links]] aos conceitos-chave em suas anotações. O LLM lê seu conteúdo, identifica termos importantes no contexto e insere links wiki no estilo Obsidian em cada ocorrência. Opcionalmente cria arquivos de notas de conceito com backlinks. Suporta supressão de sinônimos, integridade dos links ao renomear/excluir e modo de extração pura (sem modificação de arquivos). Diferentemente do Auto Link, que apenas corresponde a títulos de anotações existentes, Notemd utiliza IA para identificar novos conceitos e criar as anotações correspondentes. Isso faz parte do Obsidian Guia de Gestão de Conhecimento com IA.

Visão Geral

A criação de links wiki é a funcionalidade principal do Notemd. Ela transforma texto simples em um grafo de conhecimento interconectado por meio de:

1. Analisando sua anotação com um LLM
2. Identificando conceitos-chave (termos, pessoas, métodos, teorias)
3. Inserindo [[wiki-links]] em cada ocorrência
4. Criando notas de conceito (opcional) com backlinks

Como Funciona

Processo

Exemplo

Antes:

Machine learning models use neural networks to learn patterns from data.
The transformer architecture revolutionized natural language processing.

Depois:

[[Machine learning]] models use [[neural networks]] to learn patterns from data.
The [[transformer architecture]] revolutionized [[natural language processing]].

Uso

Básico: Adicionar links à anotação atual

1. Abra uma nota
2. Clique com o botão direito no editor → "Processar arquivo (adicionar links)"
3. Aguarde alguns segundos
4. Os conceitos agora estão vinculados!

Lote: Processar várias anotações

1. Clique com o botão direito em uma pasta no explorador de arquivos
2. Selecione "Notemd: Processar pasta (adicionar links)"
3. Configurar:
   • Concorrência (quantos arquivos em paralelo)
   • Sobrescrever links existentes (sim/não)
4. Clique em Processar

Seletivo: Vincular texto específico

1. Destacar o texto a ser processado
2. Clique com o botão direito → "Processar seleção (adicionar links)"
3. Apenas a parte destacada é analisada

Notemd vs Auto Link

Obsidian possui duas abordagens para vinculação automática em wiki:

	Auto Link	Notemd
Fonte do link	Títulos de anotações existentes no vault	Conceitos identificados por LLM no conteúdo
Pode criar links para novos conceitos	Não — o título já deve existir	Sim — a IA identifica conceitos e cria notas
Tratamento de sinônimos	Não	Sim — supressão de sinônimos
Criação de nota de conceito	Não	Sim — com backlinks e eliminação de duplicatas
Processamento em lote	Não (arquivo único)	Sim (nível de pasta)
Roteamento de modelo por tarefa	Não	Sim

Auto Link faz correspondência de título: se houver uma nota chamada "Machine Learning", ela envolve as ocorrências em [[Machine Learning]]. Se a nota não existir, nada acontece.

Notemd é controlado pela IA: o LLM lê seu conteúdo, entende o contexto, identifica conceitos que deveriam ser vinculados — mesmo que ainda não haja nota — e cria tanto o link quanto a nota de conceito.

Recursos

Supressão de Sinônimos

Problema: "transformer", "transformers", "Transformer architecture" → 3 conceitos separados

Solução: Notemd detecta quase duplicatas e usa a forma canônica.

Configuração:

Settings → Advanced → Synonym Suppression
Threshold: 0.8 (0 = off, 1 = aggressive)

Integridade do link

Ao renomear uma nota conceitual:

• Todos os links da wiki são atualizados automaticamente (Obsidian recurso principal)
• Os backlinks permanecem intactos

Ao excluir uma nota conceitual:

• Os links permanecem, mas aparecem como "menções desvinculadas"
• É possível recriá‑la a partir de qualquer ocorrência

Modo de extração pura

Extraia conceitos sem modificar o original:

1. Clique com o botão direito → "Extrair conceitos (sem vinculação)"
2. As notas conceituais são criadas
3. O arquivo original permanece inalterado

Caso de uso: Processamento de conteúdo somente leitura ou rascunhos finais.

Geração de Nota Conceitual

Criação automática

Quando ativado (padrão), Notemd cria:

---
tags: [concept, auto-generated]
created: 2026-06-13
source: [[Original Note Name]]
---

# Machine Learning

A branch of artificial intelligence that enables computers
to learn from data without explicit programming.

## Occurrences in Your Vault

- [[Original Note Name#Section]]
- [[Another Note#Header]]

## Related Concepts

- [[Neural Networks]]
- [[Deep Learning]]
- [[Supervised Learning]]

Configuração

Pasta de saída:

Settings → Output → Concept Folder
Default: concepts/

Estrutura hierárquica:

Settings → Output → Use Hierarchical Folders
If enabled:
  papers/my-paper.md → papers/concepts/Concept.md
If disabled:
  → concepts/Concept.md

Modelo:

Settings → Output → Concept Template
Customize with variables:
  {{concept}} — Concept name
  {{description}} — LLM-generated description
  {{backlinks}} — List of source notes
  {{date}} — Creation date

Opções Avançadas

Janela de Contexto

Quantidade de texto ao redor a ser enviado:

Settings → Linking → Context Window
Options: Sentence | Paragraph | Full Note
Default: Paragraph

Maior = maior precisão, custo mais alto.

Ocorrências Mínimas

Somente vincular conceitos que aparecem várias vezes:

Settings → Linking → Min Occurrences
Default: 1 (link all)

Defina como 2 ou 3 para focar em temas recorrentes.

Padrões a Excluir

Pular certas palavras:

Settings → Linking → Exclude List
Example: note, idea, example, thing

Impede o vinculamento excessivo de termos genéricos.

Prompts Personalizados

Sobrescrever instruções padrão do LLM:

Settings → Advanced → Custom Linking Prompt
Default:
  "Identify key concepts, theories, methods, and technical
   terms in the following text. Return as a list..."

Modifique para necessidades específicas do domínio (por exemplo, "Foco em terminologia médica").

Dicas e Melhores Práticas

✅ FAÇA

• Processe notas com >100 palavras — Notas curtas geram poucos conceitos
• Use modelos poderosos para uma melhor identificação de conceitos (GPT-4o, Claude)
• Revise antes de aceitar — Verifique se os links sugeridos fazem sentido
• Construa de forma iterativa — Processe 5-10 notas, revise o grafo, ajuste as configurações

❌ NÃO FAÇA

• Excesso de links — Nem todo substantivo precisa de um link
• Processe rascunhos repetidamente — Os conceitos podem mudar, aguarde até que fiquem estáveis
• Ignore sinônimos — Ative a supressão para evitar "ML" vs "Machine Learning"

Desempenho

Velocidade

Tamanho da Nota	GPT-4o-mini	Claude Sonnet	Ollama (local)
500 palavras	2-3 segundos	3-5 segundos	5-10 segundos
2000 palavras	5-8 segundos	10-15 segundos	20-40 seg
5000+ palavras	Em blocos (várias chamadas)	Em blocos	Em blocos

Estimativa de Custo

Exemplo: nota de 1000 palavras com GPT-4o-mini

• Entrada: ~1500 tokens
• Saída: ~200 tokens
• Custo: ~

Processamento em lote de 100 notas: ~

Solução de problemas

Nenhum link adicionado

Verificar:

1. LLM A chamada foi bem-sucedida (Configurações → Diagnóstico)
2. A nota tem conteúdo suficiente (>50 palavras)
3. Os conceitos são técnicos/específicos (não apenas pronomes)

Tente:

• Use um modelo mais poderoso
• Aumentar a janela de contexto
• Verificar a validade da chave API

Muitos links

Soluções:

1. Aumentar o número mínimo de ocorrências (2 ou 3)
2. Adicionar palavras comuns à lista de exclusão
3. Use um modelo menos agressivo

Conceitos errados vinculados

Correções:

1. Use um prompt personalizado para especificidade de domínio
2. Habilite a supressão de sinônimos
3. Revise manualmente e desvincule

Os links quebram após renomear

Esse é um comportamento normal Obsidian.

Para atualizar todos os links:

1. Renomeie a nota conceitual
2. Obsidian atualiza automaticamente [[old]] → [[new]]

---

Próximos passos

• 📖 Notas Conceituais — Análise aprofundada da geração de notas conceituais
• 🔍 Integração de Pesquisa — Combine vinculação com pesquisa na web
• 🎨 Diagramas — Visualize seu grafo de conhecimento