3 万条笔记的 Obsidian 知识库:用 qmd 搭本地混合搜索并接入 AI 助手
dSebastien · x · 2026-11-06
开发者 Sébastien Dubois 发布 Obsidian 搜索系列教程第 11 篇(32 分钟长文),分享如何给约 3 万条笔记的 vault 搭建本地 AI 搜索:
- qmd 本地混合搜索:BM25 关键词 + embeddings + query expansion + reranker,全部本机运行(约 2.2 GB 模型)。作者踩过坑:索引曾漏掉整整一个约 1 万条的文件夹且无任何提示,因此强调索引需维护——信任结果前先跑 qmd status,定时执行 qmd update 和 qmd embed,用 ignore patterns 控制收录范围。
- 类型化查询语法:明确目标时用 lex:(精确词)、vec:(语义)、hyde:(假设答案),不确定时让扩展模型代写。
- MCP 服务器接入 AI 客户端:qmd MCP 让助手不用开 Obsidian 也能按语义搜;另有作者的 REST/MCP server 提供 Obsidian 原生搜索、反链和 Bases;OSK 插件的 server 提供「东西在哪」的定位。
- 关键主张:不要给 agent 一份 vault 的完整地图,而是让它通过搜索定位。
文章附完整命令、配置文件、索引刷新计划表和可复制的 AGENTS.md 片段。
所属事件:开发者用 qmd 为 3 万条 Obsidian 笔记搭建本地混合搜索(2 条相关)→
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