用户痛点分析
传统本地部署需要处理环境配置、依赖安装、参数调试等复杂操作。Klee通过以下设计降低使用门槛：
简化方案
- 预编译版本：直接在GitHub Releases下载对应系统安装包，解压即用
- 可视化操作::
- 模型下载：图形界面选择Ollama模型后一键下载
- 知识管理：拖拽文件即可完成上传和索引
- 笔记生成：自动将对话转为Markdown保存
- Intelligent Detection：启动时自动检查Node.js/Python等依赖是否满足
fault resolution
- 服务未启动：检查终端是否显示”Server running on port 6190″
- 模型加载失败：尝试较小参数模型（如7B版本）
- 端口冲突：修改.env文件中的VITE_REQUEST_PREFIX_URL值
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 " 如何克服普通用户在本地部署AI模型时的技术门槛？
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