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Wandering Rag
概述
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替代品
什么是Wandering RAG?
Wandering RAG是一个帮助您从个人笔记和文档中快速查找信息的工具。它能自动整理您在Notion、Obsidian等平台的内容,让您可以通过自然语言提问来获取答案。如何使用Wandering RAG?
只需安装工具并配置您的笔记路径,它就会自动索引内容。之后您可以通过命令行或集成到Claude Desktop等应用中直接提问。适用场景
当您需要快速查找分散在不同笔记中的信息时特别有用,比如查询宠物收养日期、最近更换猫砂的时间等个人生活记录。主要功能
多平台支持支持从Notion、Obsidian、Apple Notes等多个笔记平台获取数据
本地存储使用Qdrant向量数据库在本地存储数据,保护隐私
MCP协议支持通过Model Context Protocol提供服务,可与其他AI工具集成
优势与局限性
优势
完全本地运行,保护个人数据隐私
支持多种常用笔记平台
查询响应快速准确
可与Claude等AI工具无缝集成
局限性
需要手动配置笔记路径
初次索引可能需要较长时间
目前Notion功能还在开发中(WIP)
如何使用
安装工具使用uv pip安装工具到您的Python环境
启动Qdrant服务使用docker-compose启动Qdrant向量数据库服务
配置环境复制.env.example为.env文件并配置您的笔记路径
索引内容运行索引命令来整理您的笔记内容
启动MCP服务运行MCP服务器以便其他应用可以查询
使用案例
查询宠物信息查找您记录的宠物收养日期和最近的护理记录
查找会议记录快速查找上周某个项目的会议讨论要点
常见问题
1
我需要编程知识才能使用这个工具吗?基本使用只需要按照文档步骤运行命令即可,不需要编程知识。但高级配置可能需要一些技术背景。
2
我的数据安全吗?所有数据都存储在本地Qdrant数据库中,不会上传到任何云端服务器。
3
为什么Notion功能显示WIP(开发中)?Notion集成功能还在开发完善中,后续版本会提供完整支持。
相关资源
Qdrant官方文档Qdrant向量数据库的使用文档
MCP协议说明Model Context Protocol的技术规范
Obsidian官网Obsidian笔记工具官方网站
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