Wiki-länkar

💡TL;DR

Notemd lägger automatiskt till [[wiki-links]] i nyckelkoncepten i dina anteckningar. LLM läser din innehåll, identifierar viktiga termer i sammanhanget och infogar wiki-länkar i Obsidian-stil vid varje förekomst. Valfritt skapas konceptanteckningar med baklänkar. Stöd för synonymsuppression, länkintegritet vid omnamnning/radering samt ren extraktionsläge (ingen filändring). Till skillnad från Auto Link som endast matchar befintliga anteckningstitlar, använder Notemd AI för att identifiera nya koncept och skapa motsvarande anteckningar. Detta ingår i Obsidian AI Knowledge Management Guide.

Översikt

Wiki-länkning är Notemd:s kärnfunktion. Den omvandlar vanlig text till en sammanlänkad kunskapsgraph genom att:

1. Analysera dina anteckningar med ett LLM
2. Identifiera nyckelkoncept (termer, personer, metoder, teorier)
3. Infoga [[wiki-links]] vid varje förekomst
4. Skapa konceptanteckningar (valfritt) med baklänkar

Så här fungerar det

Process

Exempel

Förut:

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

Efter:

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

Användning

Basis: Lägg till länkar i nuvarande anteckning

1. Öppna en anteckning
2. Klicka höger i redigeraren → "Process file (add links)"
3. Vänta några sekunder
4. Koncepten är nu länkade!

Batch: Processera flera anteckningar

1. Klicka med högerklick på en mapp i filexplorern
2. Välj "Notemd: Processa mapp (lägg till länkar)"
3. Konfigurera:
   • Samtidighet (hur många filer samtidigt)
   • Överskriva befintliga länkar (ja/nej)
4. Klicka på Process

Selektivt: Länka specifik text

1. Highlightera text som ska bearbetas
2. Klicka med högerklick → "Process selection (add links)"
3. Endast den highlighterade delen analyseras

Notemd kontra Auto Link

Obsidian har två metoder för automatisk wiki-länkning:

	Auto Link	Notemd
Länkkälla	Befintliga anteckningsnamn i vault	Koncept identifierade av LLM i innehållet
Kan länka nya koncept	Nej – titeln måste redan existera	Ja – AI identifierar koncept och skapar anteckningar
Hantering av synonymer	Nej	Ja – suppression av synonymer
Skapande av konceptanteckningar	Nej	Ja – med baklänkar och deduplikering
Batchbearbetning	Nej (endast en fil)	Ja (papperskorgsnivå)
Modellrutning per uppgift	Nej	Ja

Auto Link matchar titlar: om en anteckning vid namn "Machine Learning" existerar, omsluter det förekomster i [[Machine Learning]]. Om anteckningen inte existerar sker ingenting.

Notemd drivs av AI: den LLM läser din innehåll, förstår kontexten, identifierar koncept som bör länkas – även om ingen anteckning finns ännu – och skapar både länken och konceptanteckningen.

Funktioner

Suppression av synonymer

Problem: "transformer", "transformers", "Transformer architecture" → 3 separata koncept

Lösning: Notemd upptäcker nära-duplikat och använder kanonisk form.

Konfiguration:

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

Länkintegritet

När du omnam en konceptnotis:

• Alla wiki-länkar uppdateras automatiskt (Obsidian kärnfunktion)
• Baklänkar förblir intakta

När du raderar en konceptnotis:

• Länkarna förblir men visas som "oanknutna mentioner"
• Du kan skapa om från vilken occurrence som helst

Ren extraktionsläge

Extrahera koncept utan att ändra det ursprungliga:

1. Högerklick → "Extrahera koncept (inga länkar)"
2. Konceptnotiser skapas
3. Ursprungliga filen förblir oförändrad

Användningsfall: Bearbetning av endast läsbar innehåll eller slutgiltiga utkast.

Konceptnotisgenerering

Automatisk skapning

När det är aktiverat (standard), skapar Notemd:

---
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]]

Konfiguration

Utdatamapp:

Settings → Output → Concept Folder
Default: concepts/

Hierarkisk struktur:

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

Mall:

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

Avancerade alternativ

Sammanhangsfönster

Hur mycket omgivande text som ska skickas:

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

Större = bättre noggrannhet, högre kostnad.

Minsta förekomster

Endast länka koncept som förekommer flera gånger:

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

Ställ in på 2 eller 3 för att fokusera på upprepada teman.

Utsluta mönster

Skipta vissa ord:

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

Förhindrar överlänkning av generiska termer.

Särskilda prompter

Överställ standard LLM-instruktioner:

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

Anpassa för domänsspecifika behov (t.ex. "Fokusera på medicinsk terminologi").

Tips och bästa praxis

✅ GÖR

• Bearbeta anteckningar med >100 ord — Korta anteckningar ger få koncept
• Använd kraftfulla modeller för bättre identifiering av koncept (GPT-4o, Claude)
• Granska innan du accepterar — Kontrollera om de föreslagna länkarna är logiska
• Bygg iterativt — Bearbeta 5-10 anteckningar, granska grafen, justera inställningarna

❌ MÅSTE INTE

• Överlänka — Inte varje substantiv behöver en länk
• Bearbeta utkast upprepade gånger — Koncept kan förändras, vänta tills de är stabila
• Ignorera synonym — Aktivera suppression för att undvika "ML" kontra "Machine Learning"

Prestanda

Hastighet

Anteckningsstorlek	GPT-4o-mini	Claude Sonnet	Ollama (lokal)
500 ord	2-3 sekunder	3-5 sekunder	5-10 sekunder
2000 ord	5-8 sekunder	10-15 sekunder	20-40 sekunder
5000+ ord	Delad (flera anrop)	Delad i chunkar	Delad i chunkar

Kostnadsuppskattning

Exempel: 1000-ordig notis med GPT-4o-mini

• Inmatning: ~1500 tokener
• Utdata: ~200 tokener
• Kostnad: ~

Batchbearbetning av 100 anteckningar: ~

Felaktighetsfelsökning

Inga länkar lagda till

Kontrollera:

1. LLM anropet lyckades (Inställningar → Diagnostik)
2. Notan innehåller tillräckligt med innehåll (>50 ord)
3. Koncept är tekniska/spesifika (inte bara pronomen)

Prova:

• Använd en kraftigare modell
• Öka kontextfönstret
• Kontrollera giltigheten på API-nyckeln

För många länkar

Lösningar:

1. Öka minimiantal av förekomster (2 eller 3)
2. Lägg till vanliga ord till exkluderingslistan
3. Använd en mindre aggressiv modell

Felaktiga koncept kopplade

Felsökningar:

1. Använd anpassad prompt för domänspecifikitet
2. Aktivera synonymsuppression
3. Granska manuellt och avsluta kopplingen

Länkar bryts efter omnamn

Detta är normalt Obsidian beteende.

För att uppdatera alla länkar:

1. Omnamn konceptnotan
2. Obsidian uppdateras automatiskt [[old]] → [[new]]

---

Nästa steg

• 📖 Konceptnoter — Djupgång i generering av konceptnoter
• 🔍 Forskningsintegration — Kombinera länkning med webbforskning
• 🎨 Diagram — Visualisera din kunskapsgraph