@tram.ai.thuc.chien: Andrej Karpathy Chia Sẻ Cách Dùng LLM Xây Kho Tri Thức Cá Nhân Với Markdown Và Obsidian Đọc nhiều bài viết và tài liệu nghiên cứu nhưng lúc cần lại khó tra cứu? Andrej Karpathy chia sẻ cách ông dùng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tổ chức kho tài liệu cá nhân trên Obsidian: 1. Gom tài liệu gốc (bài viết, paper, hình ảnh) vào thư mục raw/. 2. Nhờ LLM đọc nguồn thô và biên soạn thành các trang wiki Markdown có tóm tắt, phân nhóm chủ đề và liên kết chéo (backlinks). 3. Dùng Obsidian và tiện ích Web Clipper để nhập bài, theo dõi mạng lưới liên kết. 4. Đặt câu hỏi trực tiếp trên kho wiki và lưu lại câu trả lời, bảng tổng hợp để tái sử dụng. 5. Định kỳ chạy kiểm tra để tìm thông tin mâu thuẫn, liên kết hỏng hoặc phần còn thiếu. Lưu ý: Cách làm này được tác giả chia sẻ ở quy mô tài liệu cá nhân (khoảng 100 bài viết), chưa phải phép đo thay thế hệ thống RAG ở mọi quy mô. Bạn vẫn cần giữ file nguồn gốc và đối chiếu phần do AI tổng hợp. Lưu lại nếu bạn đang tìm cách sắp xếp tài liệu nghiên cứu hoặc ghi chú công việc. #TramAIThucChien #AndrejKarpathy #Obsidian #Markdown #QuanTriTriThuc
