1. 核心结论

• 本地知识库 RAG 在用户设备上运行，保护数据隐私
• 通常使用本地模型（Ollama）+ 轻量级向量库
• 适合 Obsidian、Notion 等个人知识管理工具的 AI 增强

2. 基础概念

本地 RAG：完全在用户设备上运行的 RAG 系统 隐私保护：数据不出本地，确保隐私安全 本地模型：在设备上运行的小型语言模型 轻量级向量库：适合本地部署的小型向量数据库

3. 实战场景

• Obsidian AI 助手
• 个人知识库问答
• 本地文档搜索
• 离线 AI 工具

4. 关联笔记

• 企业知识库RAG
• Ollama
• 本地模型部署