Wandering RAG

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Wandering RAG est un outil d'interface en ligne de commande conçu pour le Retrieval-Augmented Generation (RAG) personnel. Il extrait des données de diverses sources comme Notion, Obsidian et Apple Notes, les stocke dans Qdrant et les expose comme un serveur MCP pour un accès et une interrogation faciles.
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Créé par :
Apr 25 2025
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Wandering RAG
Wandering RAG est un outil d'interface en ligne de commande conçu pour le Retrieval-Augmented Generation (RAG) personnel. Il extrait des données de diverses sources comme Notion, Obsidian et Apple Notes, les stocke dans Qdrant et les expose comme un serveur MCP pour un accès et une interrogation faciles.
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Apr 25 2025
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Qu'est-ce que Wandering RAG ?

Wandering RAG est un outil CLI polyvalent qui permet aux utilisateurs d'effectuer des tâches RAG personnelles de manière efficace. Il récupère et indexe des données provenant de plusieurs sources de bases de connaissances personnelles telles que Notion, Obsidian et Apple Notes, stockant les informations dans la base de données vectorielle Qdrant. L'outil expose ces données stockées via un serveur MCP (Multi-Channel Processing), permettant une interrogation fluide et une intégration avec d'autres modèles AI comme Claude Desktop. Il simplifie le processus de gestion et d'accès aux données personnelles pour des réponses assistées par AI, des recherches et des récupérations d'informations, offrant une solution puissante pour la gestion des connaissances et les interactions AI.

Qui va utiliser Wandering RAG ?

  • Individus gérant des bases de connaissances personnelles
  • Chercheurs
  • Développeurs AI
  • Amateurs de productivité

Comment utiliser Wandering RAG ?

  • Étape 1 : Installez l'outil en utilisant uv pip install -e.
  • Étape 2 : Configurez un serveur Qdrant en exécutant docker-compose up -d.
  • Étape 3 : Configurez les variables d'environnement et spécifiez les dossiers de données dans le fichier .env.
  • Étape 4 : Utilisez des commandes comme ./wandering-rag md index ou ./wandering-rag notion index pour indexer les sources.
  • Étape 5 : Exécutez le serveur MCP avec ./wandering-rag mcp run-server.
  • Étape 6 : Connectez et interrogez les données via le serveur MCP en utilisant les modèles ou interfaces AI souhaités.

Caractéristiques et Avantages Clés de Wandering RAG

Les fonctionnalités principales
  • Récupère des données de Notion, Obsidian, Apple Notes
  • Indexe des données dans Qdrant
  • Expose des données comme un serveur MCP
  • Prend en charge l'intégration avec des modèles AI comme Claude Desktop
Les avantages
  • Rend les connaissances personnelles facilement accessibles pour des interrogations AI
  • Simplifie la gestion des données à travers plusieurs sources
  • Permet une génération augmentée par récupération efficace pour des données personnalisées
  • Prend en charge la personnalisation et la configuration des données flexible

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Wandering RAG

  • Gestion et récupération des connaissances personnelles
  • Amélioration des réponses des chatbots AI avec des données personnelles
  • Recherche et analyse de données provenant de multiples sources
  • Productivité et organisation des notes pour chercheurs et passionnés

FAQs sur Wandering RAG

Développeur

  • wandermyz

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