RAG-Workflow: Claude + Obsidian-Vault-Integration

Den Vault in Chunks aufteilen. Jede Markdown-Notiz in ungefähr 500-Token-Stücke zerlegen, Dateipfad und Überschrift als Metadaten beibehalten. Lokal einbetten. Ein lokales Embedding-Modell (nomic-embed, BGE oder MiniLM) über jeden Chunk ausführen. Kein Claude-Aufruf hier - dieser Teil ist kostenlos und läuft auf deiner Maschine. Die Vektoren speichern. Sie in eine lokale Vektor-DB (Chroma, LanceDB oder sqlite-vec) ablegen. Jetzt sind 10M Tokens an Notizen ein durchsuchbarer Index, kein Prompt. Pro Frage abrufen. Die Frage einbetten, die Top 5 bis 10 nächsten Chunks nach Ähnlichkeit ziehen. Claude aufrufen. Nur die Frage plus jene Chunks über die API senden. Claude antwortet, fundiert in den eigenen Notizen. Einwickeln. Lokale Web-App auf localhost, den Vault als 3D-Force-Graph rendern. Warum der Claude-Verbrauch sinkt: Ein naiver Build kippt ganze Notizen in jeden Prompt, also zahlt man für Tausende Tokens, die man nie brauchte. RAG sendet nur die wenigen Chunks, die passen, also kollabiert die Eingabe-Token-Zahl pro Aufruf. Die Suche selbst läuft auf dem lokalen Embedding-Modell, sodass das Finden der Antwort Claude nie berührt. Prompt-Caching nutzt das feste System-Prompt zu einem Bruchteil der Eingabekosten wieder. Luftgesten über den Graphen: MediaPipe-Handtracking im Browser laufen lassen, es liefert 21 Landmarken pro Hand pro Frame. Gesten auf den Graphen mappen: Daumenspitze-zu-Zeigefingerspitzen-Abstand unter einem Schwellwert ist eine Pinch-Bewegung, die einen Knoten auswählt. Offene Hand, die sich bewegt, ist Rotieren, zwei Hände, die sich ausbreiten, ist Zoomen. Den Graphen mit 3d-force-graph auf Three.js rendern, die Landmarken-Deltas in Orbit-Steuerung und Knotenauswahl füttern. Für ein echtes Touchscreen-Format MediaPipe gegen Pointer- und Touch-Events tauschen: Pinch zum Zoomen, Ziehen zum Rotieren, Tippen zum Auswählen.