옵시디언 노트 앱에 AI 기능 추가: 코파일럿 플러그인 설치 및 사용법 가이드

Copilot 옵시디언 플러그인은 AI로 노트 필기를 향상시켜 로컬 모델을 통한 오프라인 AI 상호작용을 가능하게 합니다.

### Obsidian 코파일럿 플러그인 설치 및 활용 가이드: Ollama 로컬 모델 활용
* 📌 **옵시디언**에 **AI 기능**을 추가하는 **Copilot 플러그인** 설치 및 사용법을 소개합니다.  ChatGPT처럼 옵시디언 내에서 AI와 대화하며 노트 정리, 질문 응답 등이 가능합니다.
* ⚙️ 플러그인 설치는 옵시디언 설정에서 커뮤니티 플러그인을 활성화하고,  Copilot 검색 후 설치(다운로드 14만 8천 회 이상)합니다.  **로컬 모델 사용**을 강조하며, 개인정보 보호를 위해 로컬 모델을 추천합니다.
* 💻 **Ollama 로컬 모델** 설정을 위해서는 Ollama 설치 및 `올라 오리진` 변수 설정,  `Nomic Embed Text` 모델 다운로드가 필요합니다.  긴 노트 사용 시에는 **컨텍스트 윈도우 크기**를 모델이 지원하는 최대값으로 설정하는 것을 권장합니다.
* ⚙️ 옵시디언 코파일럿 설정에서 **Ollama**를 디폴트 모델로 선택하고,  토큰 리미트,  **Nomic Embed Text** 모델을 로컬 벡터 인덱스로 설정합니다.  **원하는 모델**을 선택하고 저장 후 다시 로드해야 합니다.
* 🗣️ **세 가지 모드**(채팅, 롱노트 QA, 볼트 QA)를 제공하며,  긴 노트 또는 전체 볼트에 대한 질문에는 **롱노트 QA 또는 볼트 QA 모드**를 사용합니다.  **구체적인 질문**이 필요하며, 응답 시간이 다소 길어질 수 있습니다.
* 🗣️ **한국어 모델** 사용을 위해 한국어 모델을 설치하고,  옵시디언 설정에서 모델을 변경하여 사용할 수 있습니다.  영어 노트에 대한 질문에도 **정확한 답변**을 제공하는 것을 확인했습니다.
* ➕ 추가 기능으로 **노트 일부 선택 및 요약, 번역, 말투 변경** 등 다양한 기능을 커맨드 팔레트에서 확인할 수 있습니다.  커스텀 프롬프트 추가를 통해 원하는 기능을 사용자 지정할 수 있습니다.
* 👍  **Ollama 로컬 모델**을 활용한 **개인 정보 보호**와 **오프라인 사용**의 장점을 강조하며,  다양한 기능들을 활용하여 **효율적인 노트 관리**를 제시합니다.

[음악] 안녕하세요. 디지코입니다. 오늘은

옵시디언 노트 앱에 인공지능 기능을

더해주는 코파일럿 포 옵시디언 플러그인에 대해서 알아보겠습니다. 이 코파일럿 플러그인을 사용하면, 제

화면에 보시는 것처럼 옵시디언 앱 인터페이스에서 ChatGPT처럼

인공지능과 대화를 나눌 수 있는데요. 여기에서 우리의 노트를 보여주고, 그

내용에 대해 질문해 볼 수도 있고, 노트 내용을 정리해 줄 수도 있고,

제가 며칠 사용해 보니까 굉장히 편리한 기능들이 많더라고요.

그래서 설치 방법과 사용법을 간단하게 알아보겠습니다. 설치를 위해서는

옵시디언 앱의 설정 창을 열어주시고요. 여러 가지 설정 중에서

커뮤니티 플러그인, 아직 커뮤니티

플러그인을 한 번도 설치하지 않으셨다면,

여기 안내 문구를 읽고 활성화시켜 줘야 합니다. 아무래도 커뮤니티

플러그인은 옵시디언의 공식 개발자가

아닌 다른 여러 개발자들이 만들어서 오픈 소스로 올리는 경우가

많기 때문에 만약 플러그인에 버그가 있거나 할 경우에는 이 노트북이 망가질

수도 있다는 좀 이런 경고문이 들어 있거든요. 그래서 언제든지 이렇게

서드파티 플러그인을 사용하실 때에는 좀

더 조심을 해 주셔야 될 것 같습니다. 제가 사용하는 Copilot은 검색을 해

보니까 굉장히 많은 사람들이 다운로드

받고 잘 사용하고 있는 것 같아서 저는 깔기로 그렇게 결정을 했습니다.

커뮤니티 플러그인에서 브라우저를 열어

주시면 여기서 검색해서 설치해 줄 수 있습니다. Copilot이라고 한번

검색을 해 보겠습니다. 그러면 제가 설치한 로건 양이라는 분이 만드신

Copilot 플러그인도 보이고, 또 Copilot

쓰는 단어이다 보니까 비슷비슷한 그런

플러그인도 많이 있는데요. 보시면 다운로드 횟수에서 로건 양이란 분이

만든 Copilot이 14만 8천 다운로드로 가장 인기가 있는 것을

볼 수 있습니다. Copilot 플러그인을 눌러 주도록 하고요. 저는 이미 설치가

되었는데, 아마 여러분에게는 여기 install 버튼이 하나 보일 거예요.

눌러주면 설치를 할 수 있습니다. 또 허브

리포지토리가 있으니까 참고하시면 좋겠습니다. 간단하게 설명을 읽어

볼게요. 코파일럿은 무료이고 오픈소스인 최적의 Jupyter 인터페이스를

제공합니다. 사용하기 편리하게 되어 있다고 말하고 있고, 특히나 도움이 되는

부분은 내가 이전에 작성한 노트에 대해서 대화를 나눌 수 있다는

것입니다. 로컬 퍼스트, 로컬을 우선시하고 또 프라이버시를 중요시

한다고 그렇게 얘기하고 있어요. 로컬 모델을 사용했을 때에는 채팅이나 뭐

질문하는 것들을 전부 다 오프라인으로 할 수 있어서 인터넷이 없어도 사용이

가능합니다. 설치를 마치고 나서는 Obsidian 인터페이스에서 코파일럿

버튼이 여기 위에 뜨게 됩니다. 그리고 간단한 챗GPT 같은 인터페이스를

통해서 대화를 나눌 수 있습니다. OpenAI GPT 모델, 최신 GPT 모델을

사용하고 싶으신 분들은 API 키를 연결해 줘야 하고요. 마찬가지로

HuggingFace Gemini 등등 API 키를 연결해 줘야 하는데, 저 같은 경우는

로컬에서 돌아가는 Llama를 기반으로 하는 로컬 모델을 사용하고 있습니다.

아무래도 옵시디언을 개인적인 노트 용도로 사용하시는 분들도 많을 거라고 생각해요. 그럴 경우에 이렇게 OpenAI GPT든 다른 기업들의 모델을 사용하게 되면, 우리의 정보를 클라우드에 모두 올려야만 인공지능과

대화를 할 수 있게 되죠. 그럼 개인 정보가 모두 넘어간다는 점이 저는 좀 찝찝해서, 특히 옵시디언의

경우에는 로컬 모델 사용하기로 결정했습니다. 물론 GPT 같은 모델을 사용하면 좋은 성능을 기대할 수는 있겠지만,

llama 같은 로컬 모델을 설정하는 부분이 조금 귀찮고 까다롭기 때문에 그런 단점도 있다는 것을 감안해야겠습니다. 그러면 옵시디언 코파일럿

플러그인의 로컬 셋업을 한번 알아보겠습니다. 옵시디언 코파일럿 공식

깃허브에 오시면 로컬 코파일럿이라고

마크다운 파일로 정리해 놨는데요. 저는 LM 스튜디오를

사용하지 않으니까 일단 스크롤을 내리고요, 조금 내려가면 llama에 대한 내용이 나옵니다. 제일 먼저는

올라가 컴퓨터에 설치가 되어 있어야겠죠. 올라 설치와 사용 방법에

대해서는 제 채널에 올려놓은 다른

영상이 있으니 그 부분 참고하시면 좋겠습니다. 만약에 길이가 긴 노트를

많이 가지고 계신 분들이라면 올라에서 사용할 모델을 고를 때, 컨텍스트의

사이즈가 큰 걸로 고르는 것이 좀 더

유리할 수 있겠습니다. 예를 들면, 미스트랄 인스트럭터 3 모델

같은 경우는 컨텍스트 윈도우가 꽤 많이 크더라고요. 이 부분은 일단은

넘어가도록 하고요. 올라 서버를 이제 시작할 때, 올라 오리진 변수를

설정해 주고 시작하라고 얘기하고 있습니다. 제가 사용하는 맥을 기준으로

했을 때, 올라를 실행하면 위쪽 메뉴바

에 아이콘이 뜨는데요. 그 아이콘을

눌러서 일단은 종료를 해 주시고, 터미널에서 실행을 해 줘야겠습니다.

여기서 다시 한번 강조를 하고 있어요. 꼭 올라 오리진을 이렇게 설정을 해

줘야 오류가 나지 않는다고 합니다. 그럼 저는 이 명령어를 그대로 복사를

해서 터미널로 와서 붙여 놓고 실행해

주도록 하겠습니다. 올라 서버라고 하고 엔터키를 치면 이렇게

올라 마가 시작이 됩니다. 그리고 나서 다른 터미널 창에서 `올라 ls` 이런

식으로 명령을 쳐 주면 현재 올라 서버가 실행되고 있기 때문에 이렇게

설치해 놓은 모든 모델들을 확인해 볼 수 있고요. 만약 서버가 시작되지 않은

경우라면 다시 한번 켜 볼게요. 테스트를 위해서 서버를 종료해 주고

`올라 ls` 실행하면 올라 앱이 실행 중이지 않다고 얘기를 하고 있어요.

그러니까 다시 한번 복사한 것을 붙여 놓고 실행해 주겠습니다.

다시 로컬 셋업 가이드로 돌아와서

스크롤 다운을 더 해주면 아래쪽에 `올라 포 로컬 인딩`이 있죠. 로컬

상에서 임베딩을 만들기 위해서는 `노믹 임베드 텍스트`라는 모델을 또 다운로드

해 줘야 됩니다. 만약 이 모델이 설치되어 있지 않은 분들은 명령어를

복사하셔서 터미널로 돌아와서 `올라 풀 노믹 임베드 텍스트`를 실행해 주세요. 일단은 여기까지 하면 터미널

상에서의 올라 셋업은 끝인데요,

잠깐 셋업 가이드로 돌아와서 위쪽에

보시면 제가 아까 건너뛰었던 컨텍스트 윈도우에 대한 내용이 있죠.

기본적으로 올라에서는 보통 2048x2048 정도로 설정이 되어

있는데, 만약 모델의 성능이 그 이상을

지원한다면, 올라를 일단 모델을 실행하시고  `CTX` 파라미터를

모델이 지원하는 최고 값으로 설정해 주신 다음에, 새로운 모델로

다시 저장해서 그 모델을 사용해 주라고 안내하고 있습니다.

그렇게 하지 않으면 아무 경고문 없이 그냥 실패하기 때문에, 긴 프롬프트를

모델이 제대로 처리할 수 없다고 하니까 이 점은 참고하셔야겠습니다.

그러면 옵시디언으로 돌아와서 옵시디언

쪽 설정을 알아보겠습니다. 다시 설정 창을 열어 주고요, 커뮤니티 플러그인에

이제 코파일을 설치했기 때문에 제일 아래쪽에 보시면 파일러 설정이 뜰

거예요. 여기서 설정을 한번 알아보겠습니다. 디폴트 모델이 있는데요,

저는 올라를 선택해 주도록 하겠습니다. 그리고 나서는 디폴트 컨버세이션 폴더

이름이 있습니다. 인공지능과 대화한 채팅 내용은 우리가 따로 노트로 다시

저장할 수 있는데요. 그렇게 저장하는 노트들은 바로 이 폴더에 기본적으로

저장되게 됩니다. 템퍼러처 세팅은

건드리지 않도록 하고요. 토큰 리미트는

저 같은 경우는 일단 2,000 정도로 맞춰 놨습니다. 또 아래쪽으로

내려와서 OpenAI 모델을 사용하고 싶으신 분들은 API 키를 여기 넣어

Obsidian 활용도 높이기: Copilot AI 플러그인 설치 및 사용 방법 (Ollama 로컬 모델)

디지코

Obsidian 코파일럿 플러그인 소개 및 설치

Obsidian에 AI 기능을 추가하는 Copilot 플러그인 소개

옵시디언 설정에서 커뮤니티 플러그인 활성화 방법 설명

커뮤니티 플러그인 검색 및 Copilot 플러그인 설치 방법 안내

Copilot 플러그인의 기능 및 특징 설명 (무료 오픈소스, 로컬 우선, 개인정보 보호)

설치 후 Obsidian 인터페이스에 나타나는 코파일럿 버튼과 챗 인터페이스 설명

개인정보 보호를 위해 로컬 모델 사용의 중요성 강조

옵시디언 코파일럿 공식 깃허브의 로컬 코파일럿 설정 가이드 설명

Ollama 설치 및 사용 방법 안내 (다른 영상 참조)

Ollama 서버 실행 및 오리진 변수 설정 방법 설명 (맥 기준)

Nomic Embed Text 모델 설치 방법 안내

컨텍스트 윈도우 설정 및 최적화 방법 설명

옵시디언 설정에서 코파일럿 설정 항목 접근 방법

디폴트 모델, 컨버세이션 폴더, 토큰 리미트 설정 방법 설명

로컬 벡터 인덱스 설정 및 Nomic Embed Text 모델 선택 방법

로컬 코파일럿 옵션 설정 및 사용할 모델 선택 방법

설정 저장 및 다시 로드 방법 강조

코파일럿 사용 모드 및 기능 설명

채팅, 롱노트 QA, 볼트 QA 모드 설명

'Send' 버튼을 이용한 현재 노트 내용 전송 기능 설명

롱노트 QA 모드 사용 시 주의사항 및 한계점 설명

볼트 QA 모드 사용 시 주의사항 및 인덱스 생성 방법 설명

작은 로컬 모델 사용 시 컨텍스트 혼동 가능성 언급

한국어 모델 설치 및 설정 방법 (이전 영상 참조)

한국어 모델을 사용한 질문과 답변 예시

영어 노트에 대한 한국어 질문과 답변 예시

커맨드 팔레트를 이용한 추가 기능 확인 방법 안내

서머라이즈, 번역, 말투 변경 등 추가 기능 예시

커스텀 프롬프트 추가 기능 언급