So halten Sie vertrauliche Daten vollständig lokal

Ziel

Private oder vertrauliche Daten so nutzen, dass sie den Rechner nicht verlassen – oder, im Misch-Betrieb, dass Ihr privater Tresor lokal bleibt, während Sie für geteiltes Wissen an eine zentrale Instanz koppeln. Das Modell dahinter (drei Stufen) erklärt das Vertraulichkeitsmodell.

Variante A — Maximale Vertraulichkeit (nichts verlässt den Rechner)

Empfohlen für höchst vertrauliche Daten.

Voraussetzungen: Desktop-App; ein lokales Modell (z. B. Ollama/LM Studio) auf demselben Rechner.

1. Desktop autonom betreiben – keine Kopplung an eine zentrale Instanz. → Einzelplatz minimal (Desktop autonom)
2. Lokales Modell einrichten – einen Modellanbieter vom Typ Ollama/LM Studio mit lokalem Endpunkt (z. B. http://localhost:11434) anlegen. → Admin-Tab: KI-Modelle / Provider
3. sqlite-vec als Vektor-Backend wählen – damit die Such-Vektoren lokal liegen (kein Qdrant). → Qdrant einrichten (für die Abgrenzung) · RAG & Suche
4. Privaten Tresor anlegen – persönlich/lokal, mit passenden Zugriffsrechten. → Einen Vault anlegen und Zugriffsrechte vergeben
5. Daten einstellen – Dokumente importieren oder Chat-Antworten im privaten Tresor ablegen. → Ein Dokument importieren

Ergebnis: Inhalt, Vektoren und Modellantworten bleiben auf dem Rechner.

Variante B — Komfort: privater Tresor neben zentraler Instanz

Empfohlen, wenn Sie geteiltes Wissen mitnutzen, Vertrauliches aber lokal behalten wollen.

Voraussetzungen: Desktop-App; Zugang zu einer zentralen Instanz/einem Peer-Server.

1. An die zentrale Instanz koppeln (Servermodus/Client). → Peer-Sync / Servermodus im Betrieb
2. Privaten lokalen Tresor anlegen – getrennt von den geteilten Tresoren. → Einen Vault anlegen
3. Vertrauliche Daten ausschließlich in den privaten Tresor legen; geteiltes Wissen in die geteilten Tresore.

Ergebnis: Der private Tresor (Inhalt + Vektoren) bleibt lokal und wird nie synchronisiert; geteilte Tresore werden live auf dem Server durchsucht, die Suche fusioniert beides.

Verifikation

• Variante A: Im Modell-Tab ist nur das lokale Modell aktiv; das Vektor-Backend zeigt sqlite-vec (bzw. „Local index”). Eine Suche im privaten Tresor liefert Treffer ohne Internetverbindung.
• Variante B: Der private Tresor erscheint nicht im Konfig-Abgleich (Verbindungen-Diff zeigt nur Einstellungen). Geteilte Treffer erscheinen zusätzlich.

Wichtige Grenzen (ehrlich benannt)

• Cloud-Modell: Nutzen Sie statt eines lokalen Modells ein Cloud-Modell, werden Eingabe und RAG-Kontext zwar pseudonymisiert, aber trotzdem übertragen — und einiges geht bewusst im Klartext hinaus, etwa Quellenangaben und Dateien aus dem Arbeitsordner. „Nichts verlässt den Rechner” gilt nur mit lokalem Modell. → Vertrauliche Daten lokal halten — Die Modell-Grenze
• Backend ist global: Ein Desktop nutzt ein Vektor-Backend für alle lokalen Tresore – nicht pro Tresor wählbar.
• Sicherung: Eine Sicherung des privaten Tresors ist verschlüsselt; die Passphrase sicher verwahren.

Verwandt

• Vertrauliche Daten lokal halten — das Vertraulichkeitsmodell
• Datensouveränität & dedizierte Instanz · Einzelplatz minimal (Desktop autonom)