Sık Sorulan Sorular
En sık sorulan Notemd sorularına hızlı cevaplar. Kurulum (5 dakikalık ayar), 30'dan fazla LLM sağlayıcı desteği, yerel/bulut model seçenekleri, tek tıklamalı iş akışları, çok dilli UI (21 dil), wiki bağlantısı otomasyonu, araştırma entegrasyonu, PDF okuma iş akışları, diyagram oluşturma ve açık kaynak lisanslama gibi özellikler Ollama ile çevrimdışı da çalışır.
Kurulum ve Ayarlar
Obsidian içine Notemd'yı nasıl kurarım?
Obsidian'da Ayarlar → Topluluk Eklentileri → Gözat'a gidin, "Notemd" olarak arayın, Kur ve Etkinleştir seçeneklerini kullanın.
Gereksinimler:
- Obsidian 0.15.0+
- Masaüstü (Windows, macOS, Linux) ve Mobil (iOS, Android) cihazlarda desteklenir.
El ile kurulum:
main.js,styles.cssvemanifest.json'yı GitHub Releases adresinden indirin.- Bunları
<your-vault>/.obsidian/plugins/notemd/içine yerleştirin. - Obsidian'yu yeniden yükleyin ve eklentiyi etkinleştirin.
İstatistikler: 4k'dan fazla indirme, 44 sürüm, MIT lisanslı.
LLM Yapılandırması
Notemd hangi LLM sağlayıcılarını destekler?
Notemd 30'dan fazla sağlayıcıyı destekler:
Bulut sağlayıcıları:
- OpenAI (GPT-4, GPT-4o, GPT-4o-mini, o1, o3)
- Anthropic (Claude Opus, Sonnet, Haiku)
- Google (Gemini Pro, Flash, Ultra)
- xAI (Grok)
- Mistral, DeepSeek, Qwen, Moonshot, GLM
Çin odaklı:
- Qwen, Qwen Code, Doubao, Moonshot, Xiaomi MiMo, GLM, Z AI, MiniMax
- Huawei Cloud MaaS, Baidu Qianfan, SiliconFlow
Yerel/kendi sunucunuzda çalışan:
- Ollama
- LM Studio
- Herhangi bir OpenAI-uyumlu uç nokta
Ağ geçitleri:
- Azure OpenAI, OpenRouter, Together AI, Groq, AIHubMix
- GitHub Models, Fireworks, LiteLLM, Nebius, Cerebras
- Hugging Face, Vercel AI Gateway, Requesty
Notemd yerel LLM'larla çalışabilir mi?
Evet, tamamen desteklenir. Notemd şunlarla çalışır:
- Ollama (yerel entegrasyon)
- LM Studio (OpenAI-uyumlu uç noktası aracılığıyla)
- vLLM, LocalAI, text-generation-webui (OpenAI-uyumlu mod aracılığıyla)
Tüm görevler yerel modellerle çalışır: bağlantı kurma, kavram üretimi, çeviri, araştırma ve diyagram oluşturma.
Karıştırma ve eşleştirme örneği:
- Bağlantı kurmak için yerel Ollama → hızlı, özel, ücretsiz
- Araştırma için OpenAI → yüksek kalite, web arama entegrasyonu
- Çeviri için Gemini → çok modlu destek
Farklı görevler için farklı modelleri nasıl yapılandırabilirim?
Notemd Ayarları'nda her görevin bağımsız sağlayıcı/model seçicileri vardır:
| Görev | Örnek Yapılandırma |
|---|---|
| Bağlantı Oluşturma | DeepSeek (hızlı, ucuz) |
| Kavram Oluşturma | Claude Opus (yüksek kalite) |
| Araştırma | Perplexity veya GPT-4o (web tabanlı) |
| Çeviri | Gemini Flash (çok modlu) |
| Diyagram Oluşturma | Ollama (yerel, özel) |
Bu görev bazlı optimizasyon hızı, maliyeti ve kaliteyi dengeler.
Temel Özellikler
Kağıt okuma konusunda Notemd, ChatGPT'dan nasıl farklıdır?
| Boyut | ChatGPT | Notemd |
|---|---|---|
| Çıktı konumu | Sohbet geçmişi (geçici) | Obsidian kasası (kalıcı dosyalar) |
| Sonuç formatı | Metin cevabı | Viki bağlantıları, kavram notları, diyagramlar, çeviriler |
| Uzun vadeli değer | Seans bittikten sonra silinir | Bilgi tabanına birikir |
| Yeniden kullanılabilirlik | Yeniden sorgulama gereklidir | Dosyalar kalır, bağlantılar devam eder, gelişir |
ChatGPT'yu şunlar için kullanın: Hızlı soru-cevap, tek seferlik açıklamalar Notemd'yu şunlar için kullanın: Haftalar/aylar boyunca kalıcı ve yapılandırılmış bir bilgi tabanı oluşturmak
Notemd notlara viki bağlantılarını nasıl ekler?
Süreç:
- Bir not üzerinde "Dosyayı işle (bağlantı ekle)" komutunu çalıştırırsınız
- Notemd metni ayarlanmış LLM'ınıza gönderir
- LLM, bağlamdaki temel kavramları tanımlar
- Notemd, her kavramın geçtiği yerde
[[wiki-links]]ekler - İsteğe bağlı olarak, belirttiğiniz bir klasörde otomatik olarak kavram notları oluşturur
Özellikler:
- Eşanlamlı kelime bastırma ("transformer" ile "transformers" gibi tekrarları önler)
- Kavram notlarından kaynağa geri bağlantılar
- Yeniden adlandırma/silme durumunda bağlantı bütünlüğü
- Saf çıkarma modu (orijinali değiştirmeden kavramları çıkarır)
Notemd tek tıklamalı iş akışı nedir?
Tek tıklamalı iş akışları, birden fazla eylemi tek bir kenar çubuğu düğmesi altında birleştirir.
Varsayılan iş akışı: One-Click Extract
process-current-add-links > extract-concepts-current > research-and-summarize > summarize-as-mermaid
Sonuç: Tek bir tıklamayla şunlar gerçekleşir:
- Mevcut nota wiki bağlantıları eklemek
- Yeni terimler için kavram notları oluşturmak
- Araştırma yaparak arka plan bilgileri eklemek
- Bir Mermaid diyagramına sıkıştırmak
Özel iş akışları: DSL formatını kullanarak Ayarlar bölümünde kendi iş akışlarınızı tanımlayın. Her iş akışı yeniden kullanılabilir bir kenar çubuğu düğmesi haline gelir.
Notemd, Copilot veya Smart Connections ile nasıl karşılaştırılır?
Bu eklentiler farklı sorunları çözer:
- Copilot — Sohbet odaklı. Notlarınız hakkında bir yapay zeka ile sohbet edersiniz. Yapay zeka yanıtları sohbet panelinde kalır; notlarınızın saklandığı alanı değiştirmez.
- Smart Connections — Keşif odaklı. Gömülü modeller kullanarak anlamsal olarak benzer notları bulur. İçerik oluşturmaz veya değiştirmez.
- Notemd — Yazma odaklı. Yapay zeka notlarınızı işler ve yapılandırılmış sonuçları (wiki bağlantıları, kavram notları, araştırma, diyagramlar, çeviriler) kalıcı dosyalar olarak doğrudan notlarınızın saklandığı alana yazar.
| İhtiyacınız olanlar | Önerilen eklenti |
|---|---|
| Notlar hakkında yapay zeka ile sohbet etme | Copilot |
| Benzer/ilişkili notları bulma | Smart Connections |
| Wiki bağlantılarını otomatik olarak ekleyip bir bilgi grafiği oluşturma | Notemd |
| Geri bağlantılarla kavram notları üretme | Notemd |
| Not içeriğinden diyagramlar oluşturma | Notemd |
| Bir konu üzerine araştırma yapın ve özetler ekleyin | Notemd |
Üçü de birlikte kullanılabilir — birbirleriyle rekabet etmek yerine birbirlerini tamamlarlar.
Araştırma ve Çeviri
Hangi arama servisleri Notemd araştırmalarıyla çalışır?
| Servis | API Anahtarı Gerekli | Kalite | Notlar |
|---|---|---|---|
| Tavily | Evet | Yüksek | Önerilen, AI ile optimize edilmiş arama |
| DuckDuckGo | Hayır | Deneysel | Ayar gerekmez, kalite daha düşük |
"Araştır ve özetle" nasıl çalışır?:
- Bir konu seçersiniz veya mevcut notunuzda çalıştırırsınız
- Notemd arama servisine sorgu gönderir
- Sonuçlar → LLM özetleme
- Özet, kaynak atıflarıyla birlikte notunuza eklenir
Sonuç: Veri havuzunuzda kalıcı bir araştırma izi oluşur, tarayıcı sekmelerinde değil.
Notemd Çince veya diğer dilleri destekler mi?
UI desteklenen diller: 21+
- İngilizce, 中文 (简体), 中文 (繁體), 日本語, 한국어
- Arapça, Almanca, Fransızca, İspanyolca, Rusça, Portekizce, İtalyanca
- Hindi, Bengalce, Tayca, Vietnamca, Türkçe, Lehçe, Çekçe ve daha fazlası
Görev çıktısı dili: Bağımsız yapılandırma
- UI Çince olarak + çıktı İngilizce: ✅
- UI İngilizce olarak + çıktı Çince: ✅
Kullanım durumu: Çift dilli araştırmacılar, yayın için İngilizce notlar oluştururken UI'yi anadillerinde tutabilirler.
PDF ve Akademik İş Akışları
Notemd'u makale/PDF okuma işlemlerinde kullanabilir miyim?
Evet. İş akışı şu şekildedir:
- MinerU kullanarak PDF'yu Markdown'a dönüştürün (akademik makaleler için önerilir)
- Markdown dosyasını Obsidian içinde açın
- Notemd görevlerini çalıştırın:
- Anahtar terimlere wiki bağlantıları ekleyin
- Bilinmeyen terimler için kavram notları oluşturun
- Özel sorular aracılığıyla orijinal metni çıkarın (örneğin, "Sınırlamalar nelerdir?")
- Atıfta bulunulan yöntemler/kaynaklar için araştırma arka planı hazırlayın
- Zor bölümleri çevirin
- Yapısal anlayış sağlamak amacıyla Mermaid diyagramına sıkıştırın
Sürüm 1.9.1+: TOC desteğiyle bölüm yapısı çıkarma özelliği
Sonuç: Makale okuma işleminiz, kasanızda yapılandırılmış ve bağlantılı bir bilgi nesnesine dönüşür.
Diyagramlar ve Görselleştirme
Notemd hangi grafik/diagram türlerini oluşturabilir?
| Tür | Destek | Özellikler |
|---|---|---|
| Mermaid | Tam | Akış şeması, sıralama, sınıf, durum, ER, Gantt, sözdizimi otomatik düzeltme, toplu doğrulama |
| JSON Canvas | Tam | Obsidian yerel çizim tahtası düzenleri |
| Vega-Lite | Tam | Veri grafikleri, zaman serisi, çubuk, dağılım, özelleştirilebilir |
| HTML | Yedek | Desteklenmeyen diyagram türleri için |
| Düzenlenebilir HTML/SVG | Açık hedef | Anlamsal Draw.io-stili açıklamalar içeren, kendi kendine yeterli içe yerleşik SVG |
| Draw.io / Drawnix ürünleri | İhracat sınırı | SemanticFigureModel'dan belirgin XML/JSON; herhangi bir editör çalışma zamanı bağımlılığı yok |
Mermaid otomatik düzeltme: Derin hata ayıklama modu onarımları:
- Kırık oklar (
-->,-.->,==>) - Geçersiz etiketler, yorumlar
- Alt grafik sözdizimi hataları
- Şekil gösterimi (
[,(,{,(() - Etiketlerde boru karakterleri
- Not ekleri
İş akışı:
- Bir not üzerinde "Mermaid diyagramı olarak özetle" komutunu çalıştırın
- Modal pencerede önizleme
- SVG veya PNG olarak dışa aktar
- Veya vaultta
.mmddosyası olarak kaydedin
Açık Kaynak ve Topluluk
Notemd ücretsiz ve açık kaynak mıdır?
Evet.
- Lisans: MIT (hoşgörülü, ticari kullanım izinlidir)
- Kaynak kodu: https://github.com/Jacobinwwey/obsidian-NotEMD
- Ücretli seviyeler yok, bulut bağımlılığı yok, izleme yok
- Topluluk: 234+ GitHub yıldızı, aktif Discord
Sahip olduğunuz şeyler:
- Verileriniz (vaultunuzda kalır)
- İş akışlarınız (prompt'ları, modelleri, zincirleri özelleştirin)
- Gizliliğiniz (yerel LLM desteği)
Katkıda bulunun: Pull request'ler memnuniyetle kabul edilir. CONTRIBUTING.md adresine bakın
Sorun Giderme
LLM çağrılarım başarısız oluyor. Ne kontrol etmeliyim?
- API anahtarı geçerli mi? Ayarlar → Sağlayıcı Yapılandırması'na bakın
- Model adı doğru mu? Ayarlardaki "获取模型列表" (Model Listesi Al) butonunu kullanın
- Ağa erişilebilir mi? Bazı sağlayıcılar VPN gerektirir
- Hız sınırlamaları? Sağlayıcı panosunu kontrol edin
- Teşhis: Ayrıntılı hata günlükleri için ayarlar içinde "Bağlantı Testi"ni çalıştırın
Notemd yavaş. Hızını nasıl artırabilirim?
- Daha hızlı modeller kullanın: DeepSeek, Gemini Flash, GPT-4o-mini
- Blok boyutunu azaltın: Ayarlar → Akıllı Bloklandırma → kelime sayısını düşürün
- Paralel işleme: Ayarlar → Toplu İşleme → eşzamanlılık seviyesini artırın
- Yerel modeller: Web araması gerekmeyen görevler için Ollama kullanın
Notemd %100 çevrimdışı çalışabilir mi?
Evet, Ollama ile. API anahtarı yok, internet yok, veriler makinenizden çıkmaz:
- Ollama uygulamasını yükleyin ve
ollama serve'u çalıştırın - Notemd ayarlarında sağlayıcınız olarak Ollama seçin
- Bir model indirin:
ollama pull llama3(veya qwen2.5, gemma2 vb.) - Tüm özellikler çalışır: wiki bağlantıları, kavram notları, çeviri, diyagramlar
DuckDuckGo araştırması da API anahtarı olmadan çalışır (deneysel kalitede).
Bulut sağlayıcıları (OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek vb.) ile not içeriğiniz API girdisi olarak gönderilir. Veri işleme detayları için her sağlayıcının gizlilik politikasını kontrol edin.
Verilerim buluta mı gönderiliyor?
Bu, sağlayıcınıza bağlıdır:
| Sağlayıcı türü | Veriler buluta mı gönderiliyor? | Notlar |
|---|---|---|
| Ollama (yerel) | Hayır | Her şey cihazınızda kalır |
| LMStudio (yerel) | Hayır | Ollama ile aynı |
| DeepSeek, OpenAI, vb. | Evet | İçerik, işleme için API girdisi olarak gönderilir |
| OpenRouter, AIHubMix | Evet | Bulut sağlayıcılarına yönlendirme yapan ağ geçidi |
Notemd kendisi hiçbir izleme verisi, hiçbir analiz verisi, hiçbir kullanıcı verisi toplamaz. Eklenti tamamen açık kaynaklıdır (MIT). Makinenizden çıkan tek veri, yapılandırdığınız LLM sağlayıcısına açıkça gönderdiğiniz verilerdir.
Araştırma için en iyi Obsidian AI eklentisi hangisidir?
Araştırma iş akışınıza bağlıdır:
| İhtiyaç | Eklenti | Neden |
|---|---|---|
| İlgili makaleler/notlar bulmak | Smart Connections | Anlamsal benzerlik tespiti |
| Kaynaklarınız hakkında sohbet etmek | Copilot | Saklama alanı bağlamıyla konuşma |
| Kavramları otomatik olarak bağla + notlar oluştur | Notemd | AI kavramları tanır, bağlantılar ekler, notlar oluşturur |
| Web araştırması + notlara özetleme | Notemd | Tavily/DuckDuckGo arama → LLM özet → notaya eklendi |
| Araştırmalardan diyagramlar oluştur | Notemd | Notun içeriğinden Mermaid/Canvas/Vega-Lite alın |
Önerilen kombinasyon: Smart Connections (keşif) + Notemd (yapılandırma) + Copilot (tartışma).
Yardım Almak
- Belgeler: https://jacobinwwey.github.io/obsidian-NotEMD/
- GitHub Sorunları: https://github.com/Jacobinwwey/obsidian-NotEMD/issues
- Discord: https://discord.gg/qnGgsQ9W
- Sponsor: https://github.com/sponsors/Jacobinwwey