OpenClaw+飞书本地知识库系统架构

一套本地知识库系统架构，适合需要数据隐私保护的场景参考✨ 核心围绕80G安全产品文档（13099个文件）搭建，兼顾隐私与实用性，架构逻辑清晰，分享给有需要的朋友。 一、系统核心组成（简洁版） 数据层：80G安全产品文档（13099个文件） ▫️本地模型：Ollama（含嵌入式+生成式双模块） - 嵌入式模型：nomic-embed-text，负责将文档、用户问题转换为可检索的向量，支撑索引构建与本地检索环节 - 生成式模型：qwen2.5:7b-instruct，负责知识库查询场景下，基于检索到的相关文档，生成精准、贴合需求的回答 ▫️向量数据库：ChromaDB ▫️在线模型：GLM-4.7 ▫️交互平台：飞书 + OpenClaw 二、三大核心流程 1. 索引构建：8线程并发处理，本地生成向量并存储，耗时约16小时，全程本地化不泄露数据 2. 知识库查询：飞书带特定前缀触发，全程本地运行，不记录聊天历史，精准且隐私 3. 日常对话：飞书普通消息触发，调用在线模型，响应快、可记录对话历史 三、数据流向（简洁版） 安全产品文档（80G）→ 索引构建（本地生成向量）→ ChromaDB向量库 → OpenClaw路由判断 ▫️ 带前缀消息→本地检索+本地模型→飞书返回答案（不记录历史） ▫️ 普通消息→在线GLM-4.7模型→飞书返回答案（记录历史） 四、核心优势 ✅ 端到端隐私保护：文档、向量生成、查询全本地，数据100%安全 ✅ 性能平衡：隐私与速度按需切换，资源优化合理（多线程、分块处理） ✅ 可扩展性强：模型、文档格式、交互平台均可灵活扩展 整体是「本地优先、按需在线」的混合架构，适配数据敏感场景，兼顾实用性，简单梳理至此～ #openclaw部署 #数据隐私保护#架构梳理 #Ollama #ChromaDB