大模型处理文档，目前最主流的做法还是 RAG，也就是检索增强生成。上传一批文件，提问时系统先检索出相关片段，再让模型基于这些片段生成回答。Notebook LM、ChatGPT 的文件上传，以及大多数企业级知识库，走的都是这条路。它成熟好用，但代价藏在一个不太显眼的地方。

RAG 缺的是积累

每一次[……]

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写文章最耗时间的环节之一就是配图。找图，裁图，插到对的位置，一篇下来能磨掉不少耐心。Obsidian 本身是本地优先的知识管理工具，加上 Codex 命令行能直接调用生图模型 gpt-image-2，配图这一步就能交出去。

前提有两样，会基本的 Obsidian 操作，以及熟悉 Codex 命令行的[……]

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