Wie man exportierte ChatGPT-Konversationen konvertiert, um sie mit Obsidian zu nutzen

ChatGPT-Konversationen in Markdown umwandeln

Diese Dokumentation für Anfänger:innen bietet eine umfassende Anleitung zur Umwandlung von exportierten ChatGPT-Konversationsdaten in Markdown-Dateien zur Nutzung mit z.B. Obsidian.

Von
Basti Mx Moritz
Feb 2024
Update
Min

Diese Dokumentation bietet eine umfassende Anleitung zur Umwandlung von exportierten ChatGPT-Konversationsdaten in Markdown-Dateien zur Nutzung mit z.B. Obsidian.

Dieser Konvertierungsprozess erleichtert den einfachen Zugang und die Verwaltung von Konversationen innerhalb von Notiz-Anwendungen wie Obsidian, indem er es dir ermöglicht, die organisatorischen Fähigkeiten und Verlinkungsmöglichkeiten solcher Tools für deine ChatGPT-Interaktionen zu nutzen.

Eine detaillierte Anleitung für Anfänger:innen

Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung ist für Anfänger:innen konzipiert, um ihre exportierten ChatGPT-Konversationsdaten in Markdown-Dateien umzuwandeln.

Diese Dateien können leicht innerhalb von Obsidian, einer leistungsstarken Notiz-Anwendung, die Markdown unterstützt, zugegriffen und verwaltet werden.

Bevor Du beginnst

  • Python-Installation: Stelle sicher, dass Python (Version 3.6 oder neuer) auf deinem Computer installiert ist. Falls du es noch nicht installiert hast, lade es von python.org herunter und folge den Installationsanweisungen. Vergiss nicht, während der Installation die Option zum Hinzufügen von Python zum PATH zu aktivieren.
  • Exportiere deine ChatGPT-Daten: Exportiere deine Konversationsdaten von ChatGPT im JSON-Format. Dies beinhaltet in der Regel die Anforderung deiner Daten von der ChatGPT-Plattform und den Erhalt einer ZIP-Datei, die deine Konversationen im JSON-Format enthält.
  • Obsidian-Installation: Wenn du planst, Obsidian zur Ansicht und Verwaltung deiner Markdown-Dateien zu verwenden, stelle sicher, dass es auf deinem Computer installiert ist. Lade es von der offiziellen Seite von Obsidian herunter.

Du solltest nun alle

Voraussetzungen

  • Python: Stelle sicher, dass Python 3.6 oder neuer auf deinem System installiert ist.
  • Datendatei: Deine ChatGPT-Konversationsdaten sollten im JSON-Format exportiert werden.
  • Obsidian: Zum Ansehen und Verwalten der generierten Markdown-Dateien sollte Obsidian (oder jede andere Markdown-kompatible Notiz-Anwendung) installiert sein.

Überblick

Das bereitgestellte Python-Skript automatisiert die Konvertierung von ChatGPT-Konversationsdaten, die im JSON-Format gespeichert sind, in einzelne Markdown (.md) Dateien. Jede Konversation wird in eine Markdown-Datei mit einem strukturierten Frontmatter-Abschnitt umgewandelt, was sie mit Obsidian und ähnlichen Markdown-basierten Notiz-Anwendungen kompatibel macht.

1. Vorbereiten deiner JSON-Daten

1.1 Entpacke die ZIP-Datei

Finde die ZIP-Datei, die deine exportierten ChatGPT-Daten enthält.

Klicke mit der rechten Maustaste auf die Datei und wähle „Alles extrahieren…“ oder eine ähnliche Option, abhängig von deinem Betriebssystem.

Wähle einen Zielordner, in den du die Dateien extrahieren möchtest, und fahre fort.

1.2 Finde die JSON-Datei

Öffne den Ordner, in den du deine Dateien extrahiert hast.

Suche nach einer Datei mit dem Namen conversations.json oder ähnlich, die deine Konversationsdaten enthält.

1.3 Mache eine Kopie deiner JSON-Datei

Um die Originaldaten zu bewahren, mache eine Kopie der JSON-Datei.

Klicke mit der rechten Maustaste auf die Datei, wähle „Kopieren“, dann klicke mit der rechten Maustaste in einen leeren Bereich innerhalb des Ordners und wähle „Einfügen“.

Benenne diese Kopie um in etwas leicht Erkennbares, wie conversations-copy.json.

2. Einrichten des Python-Skripts

2.1 Lade das Skript herunter

Besorge das Python-Skript, das für die Konvertierung von JSON-Daten zu Markdown bereitgestellt wird.

Speichere dieses Skript im selben Ordner wie deine JSON-Daten, um es dir einfacher zu machen.

Um das zu tun

  • öffne etwas wie Visual Studio Code
  • kopiere die Version des Skripts, die zu dir passt
  • und speichere es als script_name.py

wo script_name der Name deines Skripts ist, wie chatgpt_json-to-markdown.py

Standardversion überschreibt vorhandene Markdown-Dateien

import json
import re
import os
from datetime import datetime

def sanitize_filename(title): """Sanitize the title to create a valid filename.""" sanitized_title = re.sub('[^a-zA-Z0-9 \n.]', '', title).replace(' ', '_') return sanitized_title

def write_message_to_file(file, message): """Format and write a message to the markdown file, ensuring content starts on a new line.""" author = "User" if message["author"]["role"] == "user" else "Assistant" content = message["content"]["parts"][0] # Assuming single part content for simplicity file.write(f"{author}: \n\n{content}\n\n")

def format_datetime(timestamp): """Convert timestamp to readable format.""" if timestamp: return datetime.fromtimestamp(timestamp).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') return "N/A"

def create_markdown_file(conversation, output_dir): """Create a markdown file from a conversation dictionary, including frontmatter.""" title = conversation['title'] filename = sanitize_filename(title) + ".md" filepath = os.path.join(output_dir, filename)

with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as file:
    # Write frontmatter
    file.write(f"---\ntitle: {title}\ncreate_time: {format_datetime(conversation['create_time'])}\nupdate_time: {format_datetime(conversation['update_time'])}\nconversation_id: {conversation['conversation_id']}\n---\n\n")
    
    # Write each message
    for msg_id, details in conversation['mapping'].items():
        if details['message'] and details['message']['content']['content_type'] == 'text':
            write_message_to_file(file, details['message'])
    print(f"Markdown file created: {filepath}")

def process_json_to_markdown(json_filename, output_dir): """Read a JSON file and create individual markdown files for each conversation.""" try: with open(json_filename, 'r', encoding='utf-8') as json_file: conversations = json.load(json_file)

        for conversation in conversations:
            create_markdown_file(conversation, output_dir)
except FileNotFoundError:
    print(f"Error: The file {json_filename} was not found.")
except json.JSONDecodeError:
    print(f"Error: There was an issue decoding {json_filename}. Please check the file format.")

if name == "main": json_filename = input("Enter the JSON filename (including .json): ") output_dir = '.' # Use the current directory as default process_json_to_markdown(json_filename, output_dir)

Wenn du eine Erklärung für diesen Code benötigst, kopiere ihn und füge ihn in ChatGPT ein, und gib den diesen entsprechenden Prompt ein.

Ich habe diesen Code.

Bitte erkläre mir, was er macht, und kommentiere den Code ausführlich, damit ein Anfänger wie ich ihn verstehen kann.

Das ist mein Code: [CODE]

Version Verhindere das Überschreiben existierender Markdown-Dateien

Verhindere das Überschreiben existierender Markdown-Dateien, indem du das Konvertierungsdatum an den Dateinamen anhängst.

Für Benutzer:innen, die das Überschreiben existierender Markdown-Dateien, die aus den ChatGPT-Daten generiert wurden, verhindern möchten, haben wir das Skript so modifiziert, dass es das Konvertierungsdatum an den Dateinamen anhängt, falls bereits eine Datei mit demselben Namen existiert. Dies stellt sicher, dass jede Konvertierung eine neue, eindeutig benannte Datei erstellt und frühere Versionen bewahrt.

Modifikation: Überprüft die Existenz der beabsichtigten Ausgabedatei, bevor geschrieben wird. Wenn die Datei bereits existiert, wird das aktuelle Datum (im Format JJJJ-MM-TT) an den Dateinamen angehängt, wodurch eine neue Datei erstellt wird, anstatt die alte zu überschreiben.

import json
import re
import os
from datetime import datetime

def sanitize_filename(title): """Sanitize the title to create a valid filename.""" sanitized_title = re.sub('[^a-zA-Z0-9 \n.]', '', title).replace(' ', '_') return sanitized_title

def write_message_to_file(file, message): """Format and write a message to the markdown file, ensuring content starts on a new line.""" author = "User" if message["author"]["role"] == "user" else "Assistant" content = message["content"]["parts"][0] # Assuming single part content for simplicity file.write(f"{author}: \n\n{content}\n\n")

def format_datetime(timestamp): """Convert timestamp to readable format.""" if timestamp: return datetime.fromtimestamp(timestamp).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') return "N/A"

def create_markdown_file(conversation, output_dir): """Create a markdown file from a conversation dictionary, including frontmatter.""" title = conversation['title'] filename = sanitize_filename(title) today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") original_filepath = os.path.join(output_dir, filename + ".md") filepath = original_filepath

# Check if the file already exists and append the current date to create a unique filename
if os.path.exists(original_filepath):
    filepath = os.path.join(output_dir, f"{filename}_{today}.md")

with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as file:
    # Write frontmatter
    file.write(f"---\ntitle: {title}\ncreate_time: {format_datetime(conversation['create_time'])}\nupdate_time: {format_datetime(conversation['update_time'])}\nconversation_id: {conversation['conversation_id']}\n---\n\n")
    
    # Write each message
    for msg_id, details in conversation['mapping'].items():
        if details['message'] and details['message']['content']['content_type'] == 'text':
            write_message_to_file(file, details['message'])
    print(f"Markdown file created: {filepath}")

def process_json_to_markdown(json_filename, output_dir): """Read a JSON file and create individual markdown files for each conversation.""" try: with open(json_filename, 'r', encoding='utf-8') as json_file: conversations = json.load(json_file)

        for conversation in conversations:
            create_markdown_file(conversation, output_dir)
except FileNotFoundError:
    print(f"Error: The file {json_filename} was not found.")
except json.JSONDecodeError:
    print(f"Error: There was an issue decoding {json_filename}. Please check the file format.")

if name == "main": json_filename = input("Enter the JSON filename (including .json): ") output_dir = '.' # Use the current directory as default process_json_to_markdown(json_filename, output_dir)

Andere Versionen

Wenn du irgendeine Anpassung benötigst, kopiere einfach den Code in ChatGPT und frage entsprechend.

Wir würden uns freuen, deine Ideen mit uns zu teilen.

2.2 Navigiere zu deinem Ordner

Öffne ein Terminal oder eine Eingabeaufforderung und navigiere zum Verzeichnis, das das Python-Skript enthält.

Windows: Öffne die Eingabeaufforderung. Tippe cd Pfad\zu\deinem\Ordner ein und drücke die Eingabetaste. Ersetze Pfad\zu\deinem\Ordner mit dem tatsächlichen Pfad zum Ordner, der deine JSON-Datei und das Skript enthält.

Mac/Linux: Öffne das Terminal. Tippe cd Pfad/zu/deinem/Ordner ein und drücke die Eingabetaste, wobei Pfad/zu/deinem/Ordner durch den korrekten Pfad zu deinem Ordner ersetzt wird.

3. Ausführen des Skripts

Führe das Skript mit dem folgenden Prozess aus

3.1 Führe das Skript aus

Gib im Command Prompt oder Terminal python script_name.py ein (ersetze script_name.py mit dem tatsächlichen Namen der Python-Skriptdatei) und drücke die Eingabetaste.

3.2 Gib den JSON-Dateinamen ein

Wenn du dazu aufgefordert wirst, tippe den Namen der JSON-Datei ein, die du konvertieren möchtest (z.B. conversations-copy.json) und drücke die Eingabetaste.

Stelle sicher, dass du die Endung .json einbeziehst.

Wenn die Datei sich in einem anderen Verzeichnis befindet, gib den relativen oder absoluten Pfad zur Datei an.

3.3 Konvertierungsprozess

Das Skript wird die JSON-Datei verarbeiten und individuelle Markdown-Dateien für jede Konversation erstellen.

Standardmäßig werden diese Dateien im selben Verzeichnis wie das Skript gespeichert.

Struktur der Markdown-Datei

Jede generierte Markdown-Datei wird enthalten:

  • Frontmatter: Metadaten über die Konversation, einschließlich Titel, Erstellungszeit, Aktualisierungszeit und Konversations-ID.
  • Nachrichten: Formatierter Nachrichtenverlauf der Konversation, wobei der Autor (Benutzer oder Assistent) und der Nachrichteninhalt deutlich angezeigt werden.

Importieren von Markdown-Dateien in Obsidian

  1. Öffne Obsidian: Starte Obsidian und erstelle entweder einen neuen Tresor oder öffne einen bestehenden, der deinen ChatGPT-Konversationen gewidmet ist.
  2. Kopiere Markdown-Dateien: Navigiere zum Ordner, der die generierten Markdown-Dateien enthält. Wähle alle Markdown-Dateien aus, kopiere sie und füge sie dann in das Verzeichnis deines Obsidian-Tresors ein.
  3. Zugriff auf deine Konversationen: Innerhalb von Obsidian findest du nun jede Konversation als separate Notiz. Du kannst diese Notizen organisieren, durchsuchen und verlinken, wie du möchtest.

Ansicht in Obsidian

Um die generierten Markdown-Dateien in Obsidian zu betrachten und zu verwalten:

  1. Öffne Obsidian und erstelle einen neuen Tresor oder verwende einen bestehenden.
  2. Importiere Markdown-Dateien: Kopiere die generierten Markdown-Dateien in das Verzeichnis deines Obsidian-Tresors.
  3. Zugriff auf Konversationen: Navigiere durch deinen Tresor in Obsidian, um auf deine ChatGPT-Konversationen zuzugreifen und mit ihnen zu interagieren.

Vereinfachung der Dateiverwaltung für Obsidian-Nutzer:innen

Um den Prozess der Konvertierung und Verwaltung deiner ChatGPT-Konversationen innerhalb von Obsidian noch reibungsloser zu gestalten, erwäge, deine JSON-Daten direkt in den spezifischen Obsidian-Tresor zu platzieren, in dem du auf diese Konversationen zugreifen möchtest. Indem du dies tust, kannst du das Python-Skript innerhalb dieses Tresorordners ausführen, was die Notwendigkeit eliminiert, die generierten Markdown-Dateien manuell zu kopieren und einzufügen. Hier ist, wie du das erreichen kannst:

Vorbereiten deines Arbeitsbereichs

  1. Wähle deinen Obsidian-Tresor: Identifiziere den Tresor in Obsidian, in dem du deine ChatGPT-Konversationen speichern und verwalten möchtest. Wenn du noch keinen Tresor erstellt hast, öffne Obsidian und folge den Aufforderungen, um einen zu erstellen.
  2. Finde deinen Tresorordner: Jeder Obsidian-Tresor wird als Ordner auf deinem Computer gespeichert. Finde den Verzeichnispfad deines gewählten Tresors. Du kannst dies tun, indem du Obsidian öffnest, unten links auf den Tresornamen klickst und "Öffne Ordner als Tresor" auswählst, um seinen Standort in deinem Dateisystem zu sehen.
  3. Verschiebe die JSON-Kopie: Sobald du deinen Tresorordner lokalisiert hast, verschiebe deine conversations-copy.json-Datei in dieses Verzeichnis. Dieser Schritt stellt sicher, dass das Python-Skript die Markdown-Dateien direkt am selben Ort wie deinen Obsidian-Tresor generiert.

Ausführen des Python-Skripts in deinem Tresorordner

Nachdem du die JSON-Kopie in deinen Tresorordner gelegt hast, folge den zuvor beschriebenen Schritten, um zu diesem Ordner in deiner Eingabeaufforderung oder deinem Terminal zu navigieren. Führe dann das Python-Skript wie beschrieben aus. Dieser Ansatz ermöglicht es, dass die generierten Markdown-Dateien sofort Teil deines Obsidian-Tresors sind, bereit zur Nutzung ohne zusätzliche Dateiübertragungen.

Letzte Schritte

Sobald das Skript deine Konversationen verarbeitet hat, öffne Obsidian zu deinem Tresor. Du wirst jede Konversation als separate Markdown-Notiz innerhalb deines Tresors finden, bereit zur Erkundung, Verlinkung und weiteren Organisation.

Diese Methode strafft den Arbeitsablauf für Obsidian-Nutzer:innen und macht es bequemer, ChatGPT-Konversationen in ihre digitale Wissensbasis zu integrieren. Denke daran, immer mit einer Kopie deiner ursprünglichen JSON-Daten zu arbeiten, um die Integrität deiner exportierten Konversationen zu bewahren.

Schlussfolgerung

Herzlichen Glückwunsch! Du hast erfolgreich deine ChatGPT-Konversationsdaten in Markdown-Dateien konvertiert und in Obsidian importiert. Diese Einrichtung ermöglicht es dir, die leistungsstarken Funktionen von Obsidian für die Verwaltung und Erkundung deiner Konversationen zu nutzen. Wenn du unterwegs auf Probleme stößt, ziehe die Dokumentation der Tools, die du verwendest (Python, den Dateimanager deines Betriebssystems und Obsidian), für zusätzliche Hilfe heran. Oder kopiere den Code oder Fehlermeldungen in ChatGPT.

Veröffentlicht
Feb 2024
Letztes Update
24.2.2024
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