Obsidian-Pattern Fusion — bidirectional links, backlink panel, tag-click filter
Adopted Obsidian's proven knowledge-linking patterns into the AI-indexable archive without adopting the app — a pattern-only fusion that preserves AI-search efficiency.
What's new
- Bidirectional links (
data-related) with an auto backlink panel ("🔗 Related" + "↩ Referenced by") - Tag chips with click-to-filter (reuses existing search)
- Controlled tag vocabulary + per-article metadata (
data-cat/data-topics/data-related/data-updated) - Non-destructive: panels are render-only (
data-noexport); the source of truth is each article'sdata-relatedattribute; existing search / edit / save / fold untouched;idis the immutable key
What this system has that Obsidian doesn't
- Intake intelligence — automatic detection of duplicates (70%+ similarity), procedure conflicts, and placement before adding. Obsidian = manual.
- Ranked retrieval — BM25 (char-2gram) + passage extraction + synonym expansion, with a measured Recall@1 of 81.6% on an in-house eval. Obsidian's default search has no ranking.
- Auto-categorization by signal keywords.
- AI-native — reads a lightweight structure index first and cites only passages (token-efficient); a built-in search server. Obsidian needs AI plugins.
- Blueprint integrity discipline —
.ai/.humandoc pairs + CHANGELOG, read-index-before-edit.
What Obsidian did better (and we adopted)
- Bidirectional
[[wikilinks]], automatic backlink panels, tag-click filtering — Obsidian's core strength, previously weak here. Now fused asdata-related+ backlink panel + tag chips.
Logic / algorithm comparison
| Stage | Obsidian | This system |
|---|---|---|
| Indexing | Background daemon keeps a link graph + full-text substring index of the vault | No daemon — archive-server.py builds a BM25 (char-2gram) index over a single archive.html on load |
| Retrieval / ranking | Substring / fuzzy match, no relevance ranking | BM25-ranked + synonym expansion + passage extraction; measured Recall@1 81.6% (in-house eval), query ~1ms |
| Intake (adding a note) | Manual file creation; no duplicate / conflict check | archive-intake.py heuristics flag duplicates (70%+ similarity), procedure conflicts, and placement before insert |
| Linking | Parse [[ ]] → in-memory bidirectional graph + graph view |
data-related attributes → JS builds backlink panel ("🔗 Related" / "↩ Referenced by") at render, id = immutable key |
| Categorization | Manual folders / tags | Signal-keyword auto-classification |
| AI access | Requires AI plugins | AI-native: lightweight structure index read first, passage-only citation, search server built in |
Result: Obsidian-grade connectivity combined with this system's AI-search, intake intelligence, and auto-classification.
제3의 뇌 × Obsidian 융합 (한글)
Obsidian 앱을 도입하지 않고 그 검증된 지식 연결 패턴만 AI-인덱서블 아카이브에 흡수 — AI 검색 효율을 유지하는 패턴-온리 융합.
변경 내역
- 양방향 링크(
data-related) + 자동 backlink 패널("🔗 Related" + "↩ Referenced by") - 태그 칩 클릭 필터 (기존 검색 재사용)
- 통제 태그 어휘 + 아티클별 메타데이터(
data-cat/data-topics/data-related/data-updated) - 비파괴: 패널은 렌더 전용(
data-noexport), 연결 정본은data-related속성, 기존 검색·편집·저장·접기 무손상,id는 불변 키
Obsidian엔 없는 이 시스템의 차별점
- 인테이크 인텔리전스 — 추가 전 중복(70%+ 유사)·절차 충돌·배치 위치 자동 판별. Obsidian=수동.
- 랭킹 검색 — BM25(char-2gram)+패시지 추출+동의어 확장, 자체 평가 Recall@1 81.6% 측정. Obsidian 기본 검색=랭킹 없음.
- 카테고리 자동분류 (시그널 키워드).
- AI 네이티브 — 경량 구조 인덱스 선독 + 패시지만 인용(토큰 효율), 검색서버 내장. Obsidian은 AI 플러그인 별도.
- 블루프린트 정합성 규율 —
.ai/.human문서 쌍 + CHANGELOG, 편집 전 인덱스 선독.
Obsidian이 더 나았던 것 (그래서 흡수)
- 양방향
[[위키링크]], 자동 backlink 패널, 태그 클릭 필터 — Obsidian의 핵심 강점, 기존엔 약했음. 이제data-related+backlink 패널+태그 칩으로 융합.
로직·알고리즘 비교
| 단계 | Obsidian | 이 시스템 |
|---|---|---|
| 색인 | 백그라운드 데몬이 vault의 링크 그래프 + 전문 부분문자열 색인을 상시 유지 | 데몬 없음 — archive-server.py가 로드 시 단일 archive.html에 BM25(char-2gram) 색인 구축 |
| 검색·랭킹 | 부분문자열/퍼지 매칭, 관련도 랭킹 없음 | BM25 랭킹 + 동의어 확장 + 패시지 추출, 자체평가 Recall@1 81.6%, 질의 ~1ms |
| 인테이크(글 추가) | 수동 파일 생성, 중복·충돌 점검 없음 | archive-intake.py 휴리스틱이 삽입 전 중복(70%+ 유사)·절차 충돌·배치 위치 자동 판별 |
| 링크 | [[ ]] 파싱 → 메모리 내 양방향 그래프 + 그래프 뷰 |
data-related 속성 → 렌더 시 JS가 backlink 패널 생성, id=불변 키 |
| 분류 | 수동 폴더/태그 | 시그널 키워드 자동분류 |
| AI 접근 | AI 플러그인 별도 필요 | AI 네이티브: 경량 구조 인덱스 선독 + 패시지만 인용, 검색서버 내장 |
결과: Obsidian급 연결성 + 이 시스템의 AI 검색·인테이크 인텔리전스·자동분류 결합.