Wiki-Linkler

💡TL;DR

Notemd, notlarınızdaki anahtar kavramlara otomatik olarak [[wiki-links]] ekler. LLM içeriğinizi okur, bağlamdaki önemli terimleri tespit eder ve her ortaya çıkışta Obsidian tarzı wiki-link'ler ekler. İsteğe bağlı olarak geri bağlantılar içeren konsept notu dosyaları oluşturur. Eşanlamlı kelime bastırma, yeniden adlandırma/silme durumunda link bütünlüğü ve sadece çıkarma modu (dosya değişikliği yapılmaz) özelliklerini destekler. Sadece mevcut not başlıklarını eşleştiren Auto Link'in aksine, Notemd yapay zeka kullanarak yeni kavramları tespit eder ve buna karşılık gelen notlar oluşturur. Bu özellik Obsidian Yapay Zeka Bilgi Yönetimi Kılavuzu içinde yer alır.

Genel Bakış

Wiki-linkleme, Notemd'ın temel özelliğidir. Basit metni birbirine bağlı bir bilgi grafiğine dönüştürmek için şunları yapar:

1. Bir LLM ile notunuzu analiz etmek
2. Anahtar kavramları tespit etmek (terimler, kişiler, yöntemler, teoriler)
3. Her ortaya çıkışta [[wiki-links]] eklemek
4. İsteğe bağlı olarak geri bağlantılar içeren konsept notları oluşturmak

Nasıl Çalışır

Süreç

Örnek

Önce:

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

Sonra:

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

Kullanım

Temel: Mevcut Nota Link Ekleme

1. Bir notu açın
2. Düzenleyicide sağ tıklayın → "Dosyayı İşle (link ekle)"
3. Birkaç saniye bekleyin
4. Kavramlar artık bağlantılı!

Toplu İşleme: Birden Fazla Notu İşle

1. Dosya Gezgini'nde bir klasöre sağ tıklayın
2. "Notemd: Klasörü işle (bağlantılar ekle)" seçeneğini seçin
3. Yapılandırma:
   • Eş Zamanlılık (paralel kaç dosya)
   • Mevcut bağlantıları üzerine yaz (evet/hayır)
4. İşle butonuna tıklayın

Seçmeli: Belirli Metni Bağla

1. İşlenecek metni vurgulayın
2. Sağ tık → "Seçimi İşle (bağlantı ekle)"
3. Yalnızca vurgulanan kısım analiz edilir

Notemd ile Otomatik Bağlama

Obsidian, otomatik wiki bağlaması için iki yaklaşıma sahiptir:

	Otomatik Bağlama	Notemd
Bağlantı kaynağı	Depodaki mevcut not başlıkları	İçerikte LLM tarafından tanımlanan kavramlar
Yeni kavramlar bağlanabilir	Hayır — başlık zaten mevcut olmalı	Evet — AI kavramları tanır ve notlar oluşturur
Eşanlamlı kelime işleme	Hayır	Evet — eşanlamlı kelime bastırma
Kavram notu oluşturma	Hayır	Evet — geri bağlantılar ve tekrar önleme ile
Toplu işleme	Hayır (tek dosya)	Evet (klasör düzeyinde)
Görev bazlı model yönlendirme	Hayır	Evet

Auto Link başlık eşleştirmeli çalışır: "Machine Learning" adında bir not mevcutsa, bulunan örnekleri [[Machine Learning]] ile sarar. Eğer not mevcut değilse hiçbir şey olmaz.

Notemd AI tabanlıdır: LLM içeriğinizi okur, bağlamı anlar, henüz bir not mevcut olmasa bile bağlanması gereken kavramları tespit eder ve hem bağlantıyı hem de kavram notunu oluşturur.

Özellikler

Eşanlamlı Kelime Bastırma

Sorun: "transformer", "transformers", "Transformer architecture" → 3 ayrı kavram

Çözüm: Notemd neredeyse aynı olanları tespit eder ve standart biçimi kullanır.

Yapılandırma:

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

Bağlantı Bütünlüğü

Bir kavram notunu yeniden adlandırdığınızda:

• Tüm wiki bağlantıları otomatik olarak güncellenir (Obsidian temel özellik)
• Geri bağlantılar aynı kalır

Bir kavram notunu sildiğinizde:

• Bağlantılar mevcut kalır ancak "bağlantısız atıflar" olarak gösterilir
• Herhangi bir örneğinden yeniden oluşturabilirsiniz

Saf Çıkarma Modu

Orijinalini değiştirmeden kavramları çıkarın:

1. Sağ tık → "Kavramları çıkar (bağlantı olmadan)"
2. Kavram notları oluşturulur
3. Orijinal dosya bozulmaz

Kullanım durumu: Okunabilir içeriklerin veya nihai taslakların işlenmesi.

Kavram Notu Oluşturma

Otomatik Oluşturma

Etkinleştirildiğinde (varsayılan), Notemd şunları oluşturur:

---
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]]

Yapılandırma

Çıktı klasörü:

Settings → Output → Concept Folder
Default: concepts/

Hiyerarşik yapı:

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

Şablon:

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

Gelişmiş Seçenekler

Bağlam Penceresi

Ne kadar çevreleyici metin gönderilecek:

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

Daha büyük = daha iyi doğruluk, daha yüksek maliyet.

Minimum Oluşum Sayısı

Yalnızca birden fazla kez görünen kavramları bağlayın:

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

Tekrar eden temalara odaklanmak için 2 veya 3 olarak ayarlayın.

Dışlama Kalıpları

Belirli kelimeleri atlayın:

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

Genel terimlerin aşırı bağlanmasını önler.

Özel İstekler

Varsayılan LLM talimatlarını geçersiz kılın:

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

Alan özelindeki ihtiyaçlar için değiştirin (örneğin, "Tıbbi terminolojiye odaklanın").

İpuçları ve En İyi Uygulamalar

✅ YAPIN

• 100 kelimeyi aşan notları işleyin — Kısa notlar az kavram sağlar
• Daha iyi kavram tanımlaması için güçlü modeller kullanın (GPT-4o, Claude)
• Kabul etmeden önce gözden geçirin — Önerilen bağlantıların mantıklı olduğundan emin olun
• Iteratif olarak geliştirin — 5-10 notu işleyin, grafiği inceleyin, ayarları düzenleyin

❌ YAPMAYIN

• Aşırı bağlantı kullanmayın — Her ismin bağlantıya ihtiyacı yoktur
• Taslakları tekrar tekrar işlemeyin — Kavramlar değişebilir, stabil hale gelene kadar bekleyin
• Eşanlamlıları göz ardı etmeyin — "ML" ile "Machine Learning" arasındaki farkı önlemek için baskılamayı etkinleştirin

Performans

Hız

Not Boyutu	GPT-4o-mini	Claude Sonnet	Ollama (yerel)
500 kelime	2-3 saniye	3-5 saniye	5-10 saniye
2000 kelime	5-8 saniye	10-15 saniye	20-40 saniye
5000+ kelime	Bloklu (çoklu çağrılar)	Bloklu	Bloklu

Maliyet Tahmini

Örnek: GPT-4o-mini ile 1000 kelimelik not

• Girdi: ~1500 token
• Çıktı: ~200 token
• Maliyet: ~

100 notun toplu işlenmesi: ~

Sorun Giderme

Hiçbir bağlantı eklenmedi.

Kontrol Et:

1. LLM çağrısı başarılı oldu (Ayarlar → Teşhis)
2. Notun yeterli içeriği var (>50 kelime).
3. Kavramlar teknik/özeldir (sadece zamirler değil).

Deneyin:

• Daha güçlü bir model kullanın
• Bağlam penceresini genişlet
• API anahtarının geçerliliğini kontrol edin

Çok Fazla Bağlantı

Çözümler:

1. Minimum tekrar sayısını artırın (2 veya 3)
2. Dışlama listesine yaygın kelimeler ekle
3. Daha az agresif bir model kullanın

Yanlış Kavramlar Bağlandı

Düzeltmeler:

1. Alan özgüllüğü için özel istem kullanın
2. Eşanlamlı kelime baskılamasını etkinleştirin
3. El ile inceleyip bağlantıyı kaldırın

Yeniden adlandırma sonrası bağlantılar bozulur

Bu, Obsidian davranışıdır ve normaldir.

Tüm bağlantıları güncellemek için:

1. Kavram notunu yeniden adlandırın
2. Obsidian otomatik olarak [[old]] → [[new]] olarak güncellenir

---

Sonraki Adımlar

• 📖 Kavram Notları — Kavram notu oluşturma konusunda derinlemesine bilgi
• 🔍 Araştırma Entegrasyonu — Bağlantı kurmayı web araştırmasıyla birleştirin
• 🎨 Şemalar — Bilgi grafiğinizi görselleştirin