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// 软件组合

本地私有知识库

文档不出本机：本地模型回答、本地向量库检索，适合个人和小团队把 PDF、笔记变成可问答的知识库。

4 个组件5 步搭建场景：做 RAG 和文档处理

组件与作用

  1. 1

    Ollama 本地推理与推理引擎 开源

    本地运行大模型和嵌入模型

    本地一键运行开放权重大模型

    ★ 184k
  2. 2

    open-webui AI 应用与对话客户端 开源

    对话界面，自带知识库上传和检索

    自托管 AI 对话界面

    ★ 156k
  3. 3

    docling 文档解析与网页抓取 开源

    把 PDF、Office 解析成干净的 Markdown

    IBM 发起的文档解析转换（PDF/Office→结构化）

    ★ 69k
  4. 4

    qdrant 可选 检索、向量库与嵌入 开源

    向量库（数据量大时替换内置存储）

    Rust 向量数据库与搜索引擎

    ★ 35k

搭建步骤

  1. 01安装 Ollama，拉一个聊天模型和一个嵌入模型（如 ollama pull 官方模型库里的 embedding 模型）
  2. 02用 Docker 启动 Open WebUI，连接本机 Ollama（官方 quick start 的 docker run 命令）
  3. 03复杂 PDF 先用 Docling 转成 Markdown，再上传到 Open WebUI 的知识库
  4. 04在对话里用 # 引用知识库提问，检查回答里的引用片段
  5. 05文档上万份或多人共用时，再把向量存储换成 Qdrant

✓ 适合

  • 文档不能上传到云端（合同、病历、内部资料）
  • 个人或 10 人以内小团队

✗ 这些情况换别的

  • 需要最强模型的回答质量，且资料可以上云：用 NotebookLM 等云端方案更省事
  • 上百人、要细粒度权限：看企业 RAG 组合

相近组合：区别在哪

  • 个人知识库那套以笔记软件和云端 AI 为主，这套强调数据不出本机

数据更新于：AI 软件库与热度 · 解决方案 / 组合指南（北京时间）