搭配方案

容器化全本地RAG，本地文件索引检索，LLM/嵌入/重排全部本地运行，数据不出本机。

用 Llama 3.2 与 Qdrant 搭建完全本地、无需 API 密钥的 RAG 问答系统

Llama 3.2 本地推理生成答案，Qdrant 提供向量检索，二者组合实现离线 RAG，无需任何外部 API。

Docker Compose 一键拉起本地化 AI Agent 低代码开发与运行环境

用 Docker 部署 Qdrant 向量数据库并通过客户端库完成向量存储与相似度检索

Docker 容器提供生产就绪的 Qdrant 服务，qdrant-client 通过 HTTP/gRPC 与其通信，形成标准客户端-服务器架构

用本地大模型、向量库和低代码编排搭建私有AI工作流

n8n负责低代码工作流与AI节点，Ollama提供本地模型，Qdrant承担向量检索，PostgreSQL安全处理大量数据。

基于本地向量库与混合检索的文档 RAG 知识库问答方案

Open WebUI 编排检索与生成流程，多种向量库承担语义检索，Tika 等引擎负责文档解析提取