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基於 Obsidian 倉庫的 RAG 知識庫,可回答問題並起草/傳送有依據的郵件。Python、Streamlit、Google Gemini。

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工具概覽

該專案把一個 Obsidian Markdown 筆記資料夾變成可搜尋的知識庫,然後允許使用者提出基於這些筆記的問題,並起草和傳送基於筆記的郵件,同時附帶來源引用以防止幻覺。它攝取 Obsidian 庫(一個包含帶 YAML frontmatter 的 .md 筆記的目錄),並以感知標題的方式分塊,使引用指向正確的章節。系統包含 Ask 模式和 Compose Email 模式:Ask 模式僅利用檢索到的上下文對庫進行問答,並顯示和評分確切的來源分塊;在 Compose Email 模式下,使用者描述想要的郵件,應用檢索相關筆記,起草基於這些筆記的主題和正文,讓使用者編輯,並通過 SMTP 傳送。僅預覽開關(預設開啟)使公開演示在不暴露郵件憑據的情況下保持安全。生成步驟被要求只使用檢索到的上下文並引用其來源。檢索使用非對稱嵌入(筆記用 retrieval_document,問題用 retrieval_query)和有重疊的分塊,使邊界附近的事實仍可被檢索到,檢索到的分塊會顯示在介面中,以便人工核實依據。應用附帶示例庫,使用者可以新增免費的 Gemini 金鑰,點選 Build index,然後提問。技術棧包括用於介面的 Streamlit、用作 LLM 的 Google Gemini 1.5 Flash、用於嵌入的 Gemini text-embedding-004、用於向量搜尋的 NumPy 餘弦相似度,以及用於郵件的標準庫 smtplib。索引在記憶體中,每個會話重建,適合個人庫上的 MVP,擴充套件時下一步是持久化儲存。Obsidian 的 [[wikilinks]] 作為純文本嵌入,不會解析成圖譜,也沒有認證,僅作為單使用者演示。

定價

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應用場景

  • 團隊用該工具對 Obsidian 筆記庫提問,並獲得基於檢索上下文、帶來源引用的答案。
  • 使用者用該工具通過描述想要的郵件來撰寫郵件,應用會檢索相關筆記,起草基於這些筆記的主題和正文。
  • 開發者用該工具在審閱並編輯有依據的草稿之後,通過 SMTP 傳送郵件。
  • 使用者用該工具通過檢視介面中顯示的檢索分塊來核實依據。
  • 使用者用該工具根據示例庫中應用自帶的筆記回答關於 RAG 的問題。
  • 使用者用該工具攝取帶 YAML frontmatter 的 Obsidian 庫,並以感知標題的方式對筆記分塊,以獲得準確的引用。

功能特色

索引 Obsidian Markdown 筆記庫

按標題結構切分筆記

根據檢索到的筆記回答問題

展示來源片段及相關分數

依據筆記起草郵件主題和正文

編輯草稿後通過 SMTP 傳送

預設啟用僅預覽模式

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