Klee作为本地化AI解决方案，在以下方面具有显著优势：
Privacy
- 数据零上传：模型运行、文件处理、对话记录全部在设备本地完成，规避云端服务的敏感数据外泄风险。
- 无 usage日志：与商业AI不同，不会收集用户交互数据用于模型训练。
功能自主性
- 模型可替换：支持自由切换不同开源LLM（如从LLaMA换成Mistral），而云端服务通常锁定单一模型。
- custom development：开源代码允许用户修改功能模块（如增加文件格式支持）或优化界面交互。
离网场景适用
在无网络环境（如保密场所、野外工作）仍可调用全部功能，且响应速度不受带宽限制。针对7B参数模型，在16GB内存设备上可实现接近实时的文本生成体验。
当然，本地部署也需要权衡硬件成本和模型性能——相比云端百万级参数的GPT-4，开源模型在复杂任务上可能表现稍逊。
This answer comes from the articleKlee: Running AI Big Models Locally on the Desktop and Managing a Private Knowledge BaseThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Klee相比云端AI服务有哪些独特优势？
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