Wandering Rag
什麼是Wandering RAG?
Wandering RAG是一個幫助您從個人筆記和文檔中快速查找信息的工具。它能自動整理您在Notion、Obsidian等平臺的內容,讓您可以通過自然語言提問來獲取答案。如何使用Wandering RAG?
只需安裝工具並配置您的筆記路徑,它就會自動索引內容。之後您可以通過命令行或集成到Claude Desktop等應用中直接提問。適用場景
當您需要快速查找分散在不同筆記中的信息時特別有用,比如查詢寵物收養日期、最近更換貓砂的時間等個人生活記錄。主要功能
多平臺支持支持從Notion、Obsidian、Apple Notes等多個筆記平臺獲取數據
本地存儲使用Qdrant向量數據庫在本地存儲數據,保護隱私
MCP協議支持通過Model Context Protocol提供服務,可與其他AI工具集成
優勢與侷限性
優勢
完全本地運行,保護個人數據隱私
支持多種常用筆記平臺
查詢響應快速準確
可與Claude等AI工具無縫集成
侷限性
需要手動配置筆記路徑
初次索引可能需要較長時間
目前Notion功能還在開發中(WIP)
如何使用
安裝工具
使用uv pip安裝工具到您的Python環境
啟動Qdrant服務
使用docker-compose啟動Qdrant向量數據庫服務
配置環境
複製.env.example為.env文件並配置您的筆記路徑
索引內容
運行索引命令來整理您的筆記內容
啟動MCP服務
運行MCP服務器以便其他應用可以查詢
使用案例
查詢寵物信息查找您記錄的寵物收養日期和最近的護理記錄
查找會議記錄快速查找上週某個項目的會議討論要點
常見問題
我需要編程知識才能使用這個工具嗎?
我的數據安全嗎?
為什麼Notion功能顯示WIP(開發中)?
相關資源
Qdrant官方文檔
Qdrant向量數據庫的使用文檔
MCP協議說明
Model Context Protocol的技術規範
Obsidian官網
Obsidian筆記工具官方網站
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