下面给你一份超清晰、可直接上手的教程，手把手教你在 Obsidian 中集成 AI 大语言模型（以 Tars 插件为例），支持本地模型 / OpenAI / Moonshot / DeepSeek / 阿里 / 硅基流动等各种模型。

✅ 一、Tars 插件是什么？

Tars 是 Obsidian 的一个 AI 插件，可以让你在 Obsidian 里直接使用各种大语言模型，实现：

• 智能写作（总结、扩写、润色）
• 代码生成与解释
• Markdown 文档自动整理
• 知识库问答（结合你自己的库）
• Prompt 模板自动化
• 本地模型（Ollama / LM Studio）调用

✅ 二、安装 Tars 插件

① 打开 Obsidian → 设置（Settings）

② 点「社区插件」Community Plugins

确保 关闭安全模式（Safe Mode off）

③ 点击「浏览」Browse 插件库

搜索 Tars

👉 安装 & 启用（Enable）

✅ 三、配置大模型（LLM）

Tars 支持多种方式连接：

🔹 方案 A：使用 OpenAI API（最通用）

1. 打开：Settings → Tars → Model Providers
2. 选择 OpenAI Compatible
3. 填写：

🔹 方案 B：接入国内模型（DeepSeek / 通义 / Moonshot）

以 DeepSeek 为例：

通义（阿里 Qwen）：

| API Base | https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 |
| Model | qwen-plus / qwen-max |

Moonshot（Kimi）：

| API Base | https://api.moonshot.cn/v1 |
| Model | moonshot-v1-8k / 32k |

🔹 方案 C：本地模型（Ollama / LM Studio）

如果你想 离线使用 AI，Tars 也支持。

✔ 使用 Ollama（推荐）

终端运行（以 DeepSeek 为例）：

ollama run deepseek-r1

Tars 填写：

✔ 使用 LM Studio

你只要开启 REST API server，然后在 Tars 里填：

| API Base | http://localhost:1234/v1 |
| Model | 你加载的模型名称 |

✅ 四、Tars 的核心功能

① 命令面板对话（Command Palette）

按 Cmd/Ctrl + P
输入：

Tars: Chat

即可打开 AI 聊天窗口。

② 在笔记里直接调用：Tars 快捷命令

选中任何一段文字 → 右键：

• Rewrite（改写）
• Translate（翻译）
• Summarize（总结）
• Extend（扩写）
• Fix grammar（语法修正）

③ Prompt 模板系统（非常强大）

Tars 支持在 Obsidian 创建模板：

如：

你是一名专业内容编辑。
请将以下内容扩写到 800 字：
{{selection}}

创建后你只要选中文字 → 使用模板 → 自动生成。

非常适合你目前大量写文案、脚本 的需求。

④ 使用 Tars 进行知识库问答（RAG）

如果你希望 AI 理解你的 Obsidian 全库内容：

设置：

Settings → Tars → RAG
开启「向量检索」
选择本地嵌入模型（比如 bge-small）

之后你可以问：

• “帮我总结整个《北韩纪录片资料库》的核心逻辑”
• “我写过哪些关于金主爱的资料？”
• “从我的研究库中找出所有关于亚马逊文明的段落”

这比 ChatGPT 在线问答更强，因为它是基于你自己的库。

✅ 五、常见问题 FAQ

① Tars 需要翻墙吗？

• 使用 OpenAI → 需要
• 使用国内模型 → 不需要
• 使用本地模型 → 不需要

② 我可以同时配置多个模型吗？

可以。Tars 支持多 Provider，随时切换。

③ Tars 会上传我的本地笔记吗？

默认 不会上传你的数据，除非你启用了：

• 向量检索 RAG 使用云端 embedding（建议用本地 bge）
• 你把选中文字主动发送给模型处理

如你需要，我还能帮你：

✅ 为你定制最适合“纪录片脚本创作者”的 Tars Prompt 模板
✅ 准备一个「Obsidian + AI 超强工作流」
✅ 推荐最适合你的模型（你现在常写北韩、历史类内容）
✅ 帮你配置本地 DeepSeek 模型（免费强大）