Wiki-Linkuri

💡TL;DR

Notemd adaugă automat [[wiki-links]] la conceptele cheie din notele tale. LLM citește conținutul tău, identifică termenii importanți în context și inserează linkuri wiki în stil Obsidian la fiecare apariție. Opțional, creează fișiere de note conceptuale cu backlink-uri. Suportă suprimarea sinonimelor, integritatea linkurilor la renumire/eliminare și modul de extracție pură (fără modificări ale fișierelor). Spre deosebire de Auto Link care se potrivește doar cu titlurile existente ale notelor, Notemd folosește IA pentru a identifica concepte noi și creează note corespunzătoare. Acesta face parte din Obsidian Ghidul de gestionare a cunoștințelor cu IA.

Prezentare generală

Linkarea wiki este caracteristica principală a Notemd. Ea transformă textul simplu într-o grafică de cunoștințe conectată prin:

1. Analizarea notei tale cu un LLM
2. Identificarea conceptelor cheie (termeni, persoane, metode, teorii)
3. Inserearea [[wiki-links]] la fiecare apariție
4. Crearea de note conceptuale (opțional) cu backlink-uri

Cum funcționează

Proces

Exemplu

Înainte:

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

După:

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

Utilizare

Bună: Adaugare a linkurilor în nota curentă

1. Deschideți o notă
2. Face clic dreapta în editor → "Procesează fișierul (adaugă linkuri)"
3. Așteaptă câteva secunde
4. Conceptele sunt acum linkate!

Lot: Procesare a mai multor note

1. Faceți clic dreapta pe o folderă în Explorerul fișierelor
2. Selectați "Notemd: Process folder (add links)"
3. Configurație:
   • Concurrentism (câte fișiere în paralel)
   • Scrie peste linkurile existente (da/nu)
4. Apăsați Procesare

Selectiv: Linkare a unui text specific

1. Evidențiați textul care urmează procesat
2. Faceți clic dreapta → "Procesare a selecției (adăugare linkuri)"
3. Doar partea evidențiată este analizată

Notemd versus Linkare automată

Obsidian are două abordări pentru linkarea automată la wiki:

	Linkare automată	Notemd
Sursa linkului	Titlurile noteurilor existente în depozit	Conceptele identificate de LLM în conținut
Poate crea legături între noile concepte	Nu — titlul trebuie să existe deja	Da — IA identifică conceptele și creează note
Gestionarea sinonimelor	Nu	Da — suprimarea sinonimelor
Crearea notei de concept	Nu	Da — cu backlink-uri și eliminare a duplicatelor
Procesare în lot	Nu (fișier unic)	Da (la nivel de folder)
Ruteare a modelului pe sarcină	Nu	Da

Auto Link se bazează pe corespondența titlurilor: dacă există o notă numită „Machine Learning“, aceasta încadrează aparițiile în [[Machine Learning]]. Dacă nota nu există, nu se întâmplă nimic.

Notemd este pilotat de IA: LLM citește conținutul dumneavoastră, înțelege contextul, identifică conceptele care ar trebui legate — chiar dacă nu există încă nicio notă — și creează atât legătura, cât și nota de concept.

Funcții

Suprimarea sinonimelor

Problema: „transformer“, „transformers“, „Transformer architecture“ → 3 concepte separate

Soluția: Notemd detectează duplicatele apropiate și folosește forma canonicală.

Configurație:

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

Integritatea linkurilor

Când renumești o notă de concept:

• Toate linkurile wiki se actualizează automat (Obsidian caracteristică principală)
• Linkurile inverse rămân intacte

Când ștergi o notă de concept:

• Linkurile rămân, dar apar ca „mențiuni nelinkate"
• Poți recrea-o din orice apariție

Modul de extracție pură

Extrage concepte fără a modifica originalul:

1. Clic dreapta → „Extrage concepte (fără linkare)"
2. Sunt create note de concept
3. Fișierul original rămâne neschimbat

Cas de utilizare: Procesarea conținutului doar pentru citire sau a drafturilor finale.

Generarea notei de concept

Creare automată

Când este activat (valoare implicită), Notemd creează:

---
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]]

Configurație

Folderul de ieșire:

Settings → Output → Concept Folder
Default: concepts/

Structura ierarhică:

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

Șablonul:

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

Opțiuni avansate

Fenestra de context

Cât text înconjurător să fie trimis:

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

Mai mare = precizie mai bună, cost mai ridicat.

Apariții minime

Linka doar conceptele care apar de mai multe ori:

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

Setați la 2 sau 3 pentru a vă concentra asupra temelor recurente.

Modele de exclusie

Săriți peste anumite cuvinte:

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

Împiedică linkarea excesivă a termenilor generici.

Prompturi personalizate

Să înlocuiți instrucțiunile default ale LLM:

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

Modificați-le pentru nevoi specifice domeniu (de exemplu, "Concentrați-vă pe terminologia medicală").

Sfaturi și cele mai bune practici

✅ DA

• Procesează notele cu >100 de cuvinte — Notele scurte conțin puține concepte
• Folosiți modele puternice pentru o identificare mai bună a conceptelor (GPT-4o, Claude)
• Revizionare înainte de acceptare — Verificați dacă linkurile sugerate sunt logice
• Construiește în mod iterativ — Procesează 5-10 note, revizui graful, ajustează setările

❌ NU

• Over-link — Nu fiecare substantiv necesită un link
• Procesează proiectele în mod repetat — Conceptele se pot schimba, așteaptă până devin stabile
• Ignora sinonimele — Activează suprimarea pentru a evita „ML” în loc de „Machine Learning”

Performanță

Viteza

Dimensiunea notei	GPT-4o-mini	Claude Sonnet	Ollama (local)
500 de cuvinte	2-3 secunde	3-5 secunde	5-10 secunde
2000 de cuvinte	5-8 secunde	10-15 secunde	20-40 secunde
5000+ cuvinte	În bucăți (calle multiple)	În bucăți	În bucăți

Estimare a costurilor

Exemplu: Notă de 1000 de cuvinte cu GPT-4o-mini

• Entrare: ~1500 tokeni
• Rezultat: ~200 tokeni
• Cost: ~

Procesare în lot a 100 de note: ~

Dezvoltarea de soluții

Niciun link adăugat

Verificare:

1. LLM apelul a avut succes (Setări → Diagnosticare)
2. Noteta conține suficient conținut (>50 de cuvinte)
3. Conceptele sunt tehnice/specifice (nu doar pronume).

Încercați:

• Folosește un model mai puternic
• Crește fereastra de context
• Verifică validitatea cheii API

Prea multe linkuri

Soluții:

1. Crește numărul minim de apariții (2 sau 3)
2. Adaugă cuvinte comune în lista de exclusii
3. Folosește un model mai puțin agresiv

Concepte greșite legate

Correcții:

1. Folosiți un prompt personalizat pentru specificitatea domeniu
2. Activeazăți suprimarea sinonimelor
3. Revizuiți manual și dezlegați

Legăturile se strică după redenumire

Acesta este un comportament normal Obsidian.

Pentru a actualiza toate legăturile:

1. Redenumiți nota conceptuală
2. Obsidian actualizează automat [[old]] → [[new]]

---

Următoarele pași

• 📖 Note conceptuale — O analiză aprofundată a generării notelor conceptuale
• 🔍 Integrare cercetării — Combinați legături cu cercetarea pe web
• 🎨 Diagrame — Vizualizați graful dumneavoastră de cunoștințe