Qmd
Qmd
Finding
Qmd er relevant, fordi det kan give Hermes et lokalt, privat søgelag over noter, dokumentation, mødenoter og research uden at blande det sammen med Honcho-memory.
What it is
Qmd er en lokal retrieval-motor til tekstbaserede dokumenter som Markdown, docs og transcripts. Den kombinerer hurtig BM25-søgning, semantisk vektorsøgning og LLM-reranking. Den kan bruges via CLI eller som MCP-server, så Hermes kan få native `mcp_qmd_*` søgeværktøjer. Den kræver Node.js 22+ og downloader lokale modeller første gang.
Should we use it?
Use later. For Lisa’s Hermes+n8n+LangGraph mission passer Qmd godt som et separat knowledge-base lag til wiki, docs og mødenoter, men det bør ikke erstatte Honcho, session_search eller Hermes memory. Det er mest værdifuldt, når der findes en stabil, større lokal dokumentbase, som Hermes ofte skal søge i. Vent med daemon/MCP-drift, indtil der er et klart corpus og et konkret søgemønster.
Recommendation
Brug Qmd som kandidat til “lokal research/wiki retrieval” senere: først med én afgrænset samling, fx research-wiki eller public docs, derefter MCP-integration hvis søgning bliver hyppig.
Use now
- Når Hermes skal søge i en større lokal Markdown-baseret research-wiki.
- Når Lisa vil finde tidligere beslutninger, noter eller dokumentation uden cloud-RAG.
- Når BM25/session_search ikke er nok, fordi spørgsmålet er konceptuelt.
- Når et agent-workflow skal hente dokumentkontekst før skrivning, review eller planlægning.
- Når private noter skal forblive lokale og ikke sendes til en managed vector database.
Do not use / wait
- Vent hvis der endnu ikke findes en stabil dokumentmappe, der er værd at indeksere.
- Brug ikke Qmd som erstatning for Honcho memory, brugerprofil eller Hermes session_search.
- Brug ikke HTTP daemon som standard, hvis RAM-forbrug og hyppig søgning ikke er berettiget.
- Brug ikke Qmd til public-facing output uden manuel kildekontrol og review.
- Brug ikke Qmd som n8n/LangGraph orchestration-lag; det er retrieval, ikke workflow-styring.
Public page note
Qmd kan beskrives offentligt som en lokal Hermes-kompatibel søgemotor til private noter, docs og research med hybrid search, MCP-integration og lokal modelkørsel.