Obsidian+deepseek
时间: 2025-05-12 12:43:59 浏览: 70
### 如何在 Obsidian 中使用 DeepSeek 模型
为了实现 Obsidian 和 DeepSeek 的集成,可以按照以下方式操作:
#### 获取 DeepSeek API 密钥
首先,在 DeepSeek 官方网站上创建一个账户并登录到其开放平台。在此平台上申请一个新的 API 密钥,填写名称时可以选择 “Obsidian” 或其他自定义描述以便于识别[^3]。
#### 集成 DeepSeek 到 Obsidian
一种简便的方法是在 Obsidian 插件市场寻找支持外部 AI 调用的插件,比如 **“AI Companion”** 或者类似的第三方扩展工具。这些插件通常允许用户输入自己的 LLM(大型语言模型)API 地址以及密钥信息。通过这样的设置,可以直接调用 DeepSeek 提供的服务而无需频繁切换至浏览器环境[^1]。
另外,对于更高级的技术爱好者来说,也可以尝试手动开发脚本或者利用现有的开源项目来完成这一目标。例如,有人已经实现了将 DeepSeek 官网界面直接嵌入到 obsidian 应用内部的功能,这种方法极大地简化了日常使用的流程,并减少了窗口之间的转换次数[^2]。
#### 实际应用案例
一旦成功集成了上述两者之后,就可以针对存储在 Obsidian 工作区内任意笔记文档发起查询请求。DeepSeek 将会依据所给定的数据源内容作出回应——无论是帮助整理复杂的信息结构还是快速提炼要点都变得轻而易举。
```javascript
// 示例代码片段展示如何初始化带有特定参数选项的AI服务连接
const api_key = 'your-deepseek-api-key';
async function askQuestion(questionText){
const response = await fetch('https://api.deepseek.com/v1/completions', {
method: 'POST',
headers: {'Authorization': `Bearer ${api_key}`},
body: JSON.stringify({prompt: questionText})
});
let data = await response.json();
console.log(data.choices[0].text);
}
```
以上是一段简单的 JavaScript 函数演示,它展示了如果要向远程服务器发送 POST 请求以获得来自 DeepSeek 大规模预训练文本生成器的回答可能的样子。
---
阅读全文
相关推荐



















