Solution Overview
通过Klee开源桌面应用可实现跨平台本地运行LLM并保障数据安全。该方案基于Ollama和LlamaIndex技术，支持Windows/MacOS/Linux三端离线使用。
Specific steps
- environmental preparation：安装Node.js 20+、Python 3.12+等基础依赖，建议16GB+内存
- Client Configuration：克隆klee-client仓库后，修改.env文件中的本地服务地址（默认http://localhost:6190）
- 服务端部署：通过Python虚拟环境启动klee-service，默认端口6190可自定义
- 模型运行：在客户端界面直接下载Ollama支持的模型（如LLaMA、Mistral），点击Run即加载到本地内存
隐私保障机制
- 所有数据处理均在用户设备完成，无云端传输
- 默认不收集用户数据，日志仅限本地调试
- 支持文件级知识库加密（需自行实现存储加密层）
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 " 如何实现跨平台本地运行大型语言模型并确保隐私安全？
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