Fluxo de Trabalho RAG: Integração Claude + Obsidian Vault

Divida o vault em partes. Divida cada nota markdown em pedaços de ~500 tokens, mantenha o caminho do arquivo e o título como metadados. Faça a incorporação localmente. Execute um modelo de incorporação local (nomic-embed, BGE ou MiniLM) sobre cada pedaço. Nenhuma chamada ao Claude aqui, esta parte é gratuita e roda na sua máquina. Armazene os vetores. Coloque-os em um banco de dados vetorial local (Chroma, LanceDB ou sqlite-vec). Agora 10 milhões de tokens de notas são um índice pesquisável, não um prompt. Recupere por pergunta. Incorpore a pergunta, extraia os 5 a 10 pedaços mais próximos por similaridade. Chame o Claude. Envie apenas a pergunta mais esses pedaços pela API. O Claude responde com base nas suas próprias notas. Envolva tudo. Aplicativo web local no localhost, renderize o vault como um grafo de força 3D. Por que o uso do Claude diminui: Um build ingênuo despeja notas inteiras em cada prompt, então você paga por milhares de tokens que nunca precisou. O RAG envia apenas os poucos pedaços que correspondem, então os tokens de entrada por chamada caem drasticamente. A busca em si roda no modelo de incorporação local, então encontrar a resposta nunca toca o Claude. O cache de prompt reutiliza o prompt de sistema fixo a uma fração do custo de entrada. Gestos aéreos sobre o grafo: Execute o rastreamento de mãos do MediaPipe no navegador, ele retorna 21 landmarks por mão por quadro. Mapeie gestos para o grafo: distância da ponta do polegar à ponta do indicador abaixo de um limite é um pinça que seleciona um nó. Palma aberta em movimento é rotacionar, duas mãos se afastando é dar zoom. Renderize o grafo com o 3d-force-graph no Three.js, alimente os deltas dos landmarks nos controles de órbita e na seleção de nós. Para uma tela sensível ao toque real, troque o MediaPipe por eventos de ponteiro e toque: pinça para zoom, arraste para rotacionar, toque para selecionar.