Durch die Integration mit dem Ollama-Framework ermöglicht XRAG eine bahnbrechende Lösung für lokalisierte Retrieval-Inferenz. Die von Ollama bereitgestellte 4-Bit-Quantisierung reduziert den Modellspeicherbedarf um 75%, wodurch große Modelle wie LLaMA, Mistral usw. auf verbraucherfreundlicher Hardware ausgeführt werden können. Durch diesen Einsatz wird sichergestellt, dass sensible Daten nicht nach außen gelangen müssen, und eine vollständige Verknüpfung der Daten wird durch lokale Vektordatenbanken wie ChromaDB erreicht. Tests haben gezeigt, dass die XRAG-Ollama-Kombination in Offline-Umgebungen immer noch eine Online-Performance von mehr als 90% beibehalten kann, was sie besonders für strenge Compliance-Szenarien wie im Gesundheits- und Finanzwesen geeignet macht. Die Lösung eliminiert die Latenz von API-Aufrufen und die Netzwerkabhängigkeit, was bei schwachen Netzwerkbedingungen, wie z. B. in Industriestandorten, erhebliche Vorteile bietet.
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