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// ai-chat · Vasallo94/ObsidianRAG

ObsidianRAG

ObsidianRAG est un projet de chat IA open source, créé par Vasallo94 (Vasallo94/ObsidianRAG sur GitHub). Il compte 123 étoiles sur GitHub et 18 forks, il est publié sous la licence MIT et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 18 septembre 2026.

Ask questions of your Obsidian notes with private, local AI RAG.

💎 Pépite cachée★ 123 étoiles⑂ 18 forksMITmis à jour sept. 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
123
Forks
18
Licence
MIT
Dernière mise à jour sur GitHub
18 septembre 2026
Catégorie
Chat IA
Type de fiche
Pépite cachée — une page plus courte pour un projet moins connu
Site officiel
Official site
// fonctionnement

Comment ça marche

  1. Install the package

    Get it from PyPI or pull the Docker image.

  2. Point it at your vault

    Configure the path to your Obsidian notes.

  3. Pick a local model

    Use Ollama, LM Studio, or any compatible server.

  4. Ask your notes

    Query from the plugin or the API.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

Obsidian plugin

Ask questions without leaving your notes.

Local models

Ollama, LM Studio, or OpenAI-compatible servers.

Privacy-first

Your vault never leaves your machine.

ChromaDB vectors

Semantic search over your notes.

Docker and PyPI

Two easy ways to run it.

LangGraph pipelines

Modern RAG orchestration.

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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  1. Step 1 — Install the package

    Get it from PyPI.

    pip install obsidianrag
  2. Step 2 — Or use Docker

    Pull and run the container instead.

    docker run -p 8000:8000 obsidianrag
  3. Step 3 — Configure

    Point it at your vault and model per the README.

    # see README for the config file format
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

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// faq

Questions fréquentes

Who maintains obsidianrag?

It is an open-source project at Vasallo94/ObsidianRAG with 18 forks.

Is it free for commercial use?

Yes. It is MIT licensed.

Do my notes leave my machine?

No. Models and vectors run locally by design.

Which models work?

Ollama, LM Studio, or any OpenAI-compatible server.

How do I access it?

Via the Obsidian plugin, Docker, or the PyPI package.

// continuez l'exploration

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