ADR-003: 为什么选择「自托管与本地模型优先」作为个人 AI 基础设施底座?
背景与问题
当 AI 深度融入个人知识库、私有代码库和家庭监控系统时,数据主权与运行确定性成为了最核心的考量指标。
决策核心
- 数据主权隔离:私有笔记、未公开项目代码一律在本地 Ollama (Llama 3 / Qwen) 实例中推理;
- 统一网关与观测:通过统一的 Docker 控制中心监控 GPU 显存、请求队列与响应时延;
- 混合多级调度:复杂架构设计调用公有云前沿大模型,常规代码补全与分析流留在本地。
“长期技术独立性与核心业务数据,不应受制于第三方 API 的定价与可用性。”
当 AI 深度融入个人知识库、私有代码库和家庭监控系统时,数据主权与运行确定性成为了最核心的考量指标。