数字双RAG系统
   
一个个人人工智能助理框架，使用RAG（检索增强生成）和MCP（模型上下文协议）服务器在7个生命领域提供专业知识。
概念
你的 数字孪生 是一个了解你整个生活背景的人工智能系统——病史、财务状况、法律文件、职业目标等等。你的数字孪生兄弟已经知道并可以提供个性化、情境感知的建议，而不是每次都向人工智能解释你的情况。
7个生命领域
| 域 | 角色 | 查询示例 |
|---|---|---|
| 01_健康 | 个人健康专家 | “根据我的病史，我应该担心这个症状吗？” |
| 02_财务 | 个人首席财务官 | “此次购买对我的退休时间表有何影响？” |
| 03_法律 | 法律顾问 | “我的雇佣合同第3.2条是什么意思？” |
| 04_个人成长 | 生活教练 | “本季度我在实现目标方面取得了哪些进展？” |
| 05_职业_教育 | 职业顾问 | “我应该如何为这个职位定位我的经验？” |
| 06_家居_生活 | 家庭经理 | “暖通空调上次维修是什么时候？” |
| 07_行政规划 | 行政助理 | “我第二季度的日程安排是什么？” |
文件夹结构
digital-twin/
├── 01_Health/
│ ├── Medical/ # Records, lab results, imaging
│ ├── Vision/ # Eye exams, prescriptions
│ ├── Dental/ # Dental records, X-rays
│ ├── Mindfulness/ # Therapy notes, wellness
│ └── fitness_data/ # Workouts, nutrition, biometrics
│
├── 02_Finance/
│ ├── tax_returns/ # Annual filings
│ ├── investment_portfolios/ # Stocks, retirement, crypto
│ ├── financial_planning/ # Budgets, goals
│ ├── insurance/ # Policies, claims
│ └── debt_management/ # Loans, payments
│
├── 03_Legal/
│ ├── contracts/ # Employment, real estate
│ ├── estate_planning/ # Wills, trusts
│ └── correspondence/ # Legal communications
│
├── 04_Personal_Growth/
│ ├── goals/ # Personal/professional goals
│ ├── journaling/ # Reflections
│ ├── courses/ # Learning materials
│ └── skills_development/ # Progress tracking
│
├── 05_Career_Education/
│ ├── resume/ # CV, career docs
│ ├── portfolio/ # Work samples
│ ├── education_records/ # Degrees, certs
│ └── professional_development/
│
├── 06_Home_Living/
│ ├── property_docs/ # Deeds, mortgage
│ ├── maintenance_records/ # Repairs, maintenance
│ └── warranties/ # Product docs
│
└── 07_Admin_Planning/
├── project_management/ # Personal projects
├── reference_docs/ # Important refs
└── templates/ # Reusable templates使用Claude Desktop进行设置
1.创建文件夹结构
# Clone this template
git clone https://github.com/QbitLoop/digital-twin-template
cd digital-twin-template
# Create all domain folders
./setup.sh2.配置MCP服务器
添加到您的Claude桌面配置(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"digital-twin-health": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropics/mcp-filesystem", "/path/to/digital-twin/01_Health"]
},
"digital-twin-finance": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropics/mcp-filesystem", "/path/to/digital-twin/02_Finance"]
}
// ... add other domains
}
}3.添加您的文档
使用一致的命名将您的个人文档组织到适当的文件夹中：
YYYY-MM-DD_description.pdf4.开始对话
"Based on my medical history, what should I discuss with my doctor about [symptom]?"
"Given my financial goals and current portfolio, should I increase my 401k contribution?"
"Review my employment contract and summarize the non-compete clause."安全与隐私
| 域 | 敏感度 | 建议的安全性 |
|---|---|---|
| 运行状况 | 最大值 | 加密卷，仅限本地 |
| 财务 | 高 | 加密审计跟踪 |
| 合法 | 高 | 版本控制，限制访问 |
| 个人 | 中等 | 标准加密 |
| 职业 | 中等 | 云备份正常 |
| 主页 | 低 | 标准保护 |
| 管理员 | 低 | 标准保护 |
最佳实践
- 将敏感数据保存在本地 -不将健康/财务同步到云端
- 使用加密卷 -FileVault（Mac）或BitLocker（Windows）
- 定期备份 -加密外部驱动器
- 访问日志记录 -跟踪文件访问时间
- 单独的上下文 -每个MCP服务器只能看到其域
高级：RAG管道
对于较大的文档集合，添加矢量搜索：
# Example with ChromaDB
from chromadb import Client
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# Index your documents
embeddings = OpenAIEmbeddings()
client = Client()
collection = client.create_collection("health_docs")
# Query with context
results = collection.query(
query_texts=["cholesterol levels"],
n_results=5
)用例
医疗咨询准备
“根据我的家族史和最近的实验室结果，我应该问我的心脏病专家什么问题？”
理财规划
“如果我今年最大限度地使用401k，考虑到我的扣除额，这对我的税务状况有何影响？”
合同审查
“比较我目前和拟议的雇佣合同中的终止条款。”
目标跟踪
“我在第一季度的目标上取得了什么进展？第二季度我应该优先考虑什么？”
家居维护
“热水器上次保养是什么时候？保修状态如何？”
贡献
这是一个模板存储库。请随意：
- 添加特定于域的提示
- 创建自动化脚本
- 建议改进文件夹结构
- 共享匿名用例
许可证
MIT许可证-可自由用于个人知识管理。
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注： 这是一个模板。用实际文档替换占位符内容。切勿将个人数据提交到公共存储库。