RAGワークフロー：Claude + Obsidian Vault統合

ボールトをチャンク化する。各マークダウンノートを約500トークンの断片に分割し、ファイルパスと見出しをメタデータとして保持する。 ローカルで埋め込む。ローカル埋め込みモデル（nomic-embed、BGE、またはMiniLM）をすべてのチャンクに対して実行する。ここではClaude呼び出しは不要、この部分は無料で自分のマシン上で動作する。 ベクトルを保存する。ローカルベクトルDB（Chroma、LanceDB、またはsqlite-vec）に格納する。これで1000万トークンのノートがプロンプトではなく検索可能なインデックスになる。 質問ごとに取得する。質問を埋め込み、類似度で上位5〜10個の近いチャンクを引き出す。 Claudeを呼び出す。質問とそれらのチャンクのみをAPI経由で送信する。Claudeは自分のノートに基づいて回答する。 ラップする。localhost上のローカルWebアプリで、ボールトを3Dフォースグラフとしてレンダリングする。 Claudeの使用量が減る理由: 素朴な構築ではノート全体をすべてのプロンプトに投入するため、不要な数千トークン分を支払うことになる。RAGは一致する少数のチャンクのみを送信するため、呼び出しごとの入力トークンが激減する。検索自体はローカル埋め込みモデルで実行されるため、回答を見つけるのにClaudeに触れることはない。プロンプトキャッシュは固定システムプロンプトを入力コストの一部で再利用する。 グラフ上の空中ジェスチャー: ブラウザでMediaPipeハンドトラッキングを実行し、フレームごとに手ごと21個のランドマークを返す。ジェスチャーをグラフにマッピングする: 親指の先端と人差し指の先端の距離がしきい値未満の場合、ピンチでノードを選択する。開いた手の動きは回転、両手を広げるのはズーム。3d-force-graphをThree.js上でレンダリングし、ランドマークの差分をオービットコントロールとノードピッキングに供給する。実際のタッチスクリーンの場合は、MediaPipeをポインターおよびタッチイベントに置き換える: ピンチでズーム、ドラッグで回転、タップで選択。