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Je vais créer un assistant AI personnel qui connaît vos notes, documents et décisions
Amit Patel
À propos de ce service
Traduction automatique
Un AI personnel qui connaît vraiment votre contenu. Dirigez Claude vers votre coffre Obsidian, votre export Notion ou votre dossier PDF/Word. Posez-lui n'importe quelle question, il vous donnera des réponses basées sur votre propre écriture, pas sur Internet.
Vous prenez des notes mais ne les relisez jamais. Vous avez écrit la même idée trois fois parce que vous avez oublié les deux premières. Vous souhaitez dialoguer avec votre base de connaissances comme avec un collègue. RAG est la solution : génération augmentée par récupération sur vos données.
Livrables :
- Indexation de vos notes/documents avec ChromaDB et embeddings
- Graphe de connaissances SQLite capturant décisions, tags, références croisées
- Claude (ou votre LLM préféré) interrogé avec votre contexte injecté
- Enrichissement nocturne : auto-tag, résumé, liens
- Interface de chat : CLI, interface web ou intégration de plugin Obsidian
- Guide d’utilisation : comment ajouter de nouveaux documents, ajuster la récupération, sauvegarder
Pourquoi moi :
Je utilise cette même configuration tous les jours sur mon propre coffre avec plus de 700 notes, 23 enregistrements de décisions d’architecture, tous indexés et consultables par Claude entre les sessions. Subagents personnalisés, hooks de capture de session, intégration MCP. La même méthode appliquée à votre connaissance.
Ce n’est pas une simple interface autour de ChatGPT, c’est une vraie RAG avec recherche vectorielle et graphe de connaissances.
Contactez-moi d’abord, chaque projet commence par une séance de 15 minutes pour définir le périmètre.
Découvrez Amit Patel
Amit Patel
Engineering Manager
- DeRoyaume-Uni
- Membre depuissept. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Gujarati
I am an Engineering Manager with over 15 years of experience in FinTech, FX, and payments. My expertise lies in enhancing operational efficiency and fortifying security through a blend of investigative skills and AI-augmented delivery. I am dedicated to continuous improvement and problem-solving to ensure system reliability and client satisfaction.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Quels formats d’entrée supportez-vous ?
Markdown (Obsidian, export notes.app), PDF, DOCX, TXT, HTML, export Notion, export Confluence. Si c’est du texte ou extractible, ça marche.
Quelle quantité de données peut-il gérer ?
Basique jusqu’à 500 documents, Standard jusqu’à 2000 documents, Premium illimité (avec ajustements pour gros corpus — découpage, filtrage, récupération hybride).
Quel LLM utilisez-vous ?
Claude (API Anthropic) par défaut — meilleure qualité pour RAG. OpenAI, Gemini ou en local via Ollama supportés en Premium.
Où cela fonctionne-t-il ?
En local sur votre machine, ou auto-hébergé sur votre serveur. Rien ne quitte votre environnement sauf les morceaux pertinents + prompts vers l’API LLM de votre choix.
Qu'en est-il de la confidentialité ?
Vos documents restent locaux. Seuls les morceaux pertinents récupérés sont envoyés à l’LLM par requête. Un journal complet de ce qui a été envoyé pour revue.
Puis-je utiliser Obsidian ?
Oui — les coffres Obsidian sont le format d’entrée idéal. Je peux aussi livrer une intégration en plugin Obsidian en Premium pour que vous interrogiez directement depuis l’éditeur.
Comment ajouter de nouveaux documents plus tard ?
Dossier de surveillance qui ingère automatiquement les nouveaux fichiers, ou commande de réindexation manuelle. Le guide couvre ces options et comment reconstruire l’index si nécessaire.
Peut-il écrire, pas seulement répondre ?
Oui — il peut rédiger des réponses, résumer, générer des plans à partir de vos notes existantes, produire des premiers brouillons de nouveaux documents basés sur votre connaissance. Pas seulement Q&R.
Et l’intégration MCP ?
Premium inclut un serveur MCP exposant la base de connaissances comme un outil Claude Code — vous pouvez l’interroger directement depuis toute session Claude Code.
Qu’est-ce qui est hors du périmètre ?
Construire votre base de connaissances de zéro (il faut des notes/documents existants). Ajuster un modèle sur vos données (technique différente). Déploiement multi-utilisateur en entreprise (voir autres gigs).
