本文详细介绍了一种使用大型语言模型（LLM）在Obsidian中组织训练和营养数据的方法。文章探讨了当LLM将自由格式笔记转换为结构化表格时会丢失哪些信息，并引用了三个模型上的360个查询。文章还涉及了提示注入漏洞以及一个名为Veynrel的免费Obsidian插件的功能。 AI
影响 对LLM数据转换的这项探索突显了从非结构化文本生成结构化数据时可能面临的挑战，影响了用户管理个人信息的方式。
排序理由 文章讨论了LLM在笔记软件中的特定应用，重点关注一个插件和数据转换过程。
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