RAG lokal mit Ollama und FAISS: So läuft eine Offline‑RAG

Insights

RAG lokal mit Ollama und FAISS macht Retrieval‑Augmented Generation vollständig offline möglich. Lokale Embeddings (Ollama) plus FAISS‑Index liefern schnellen Kontext ohne Cloud‑Export. Die Anleitung zeigt Setup‑Schritte, Datenschutz‑Punkte und erste Hardware‑Richtwerte für einen Proof‑of‑Concept.

Key Facts

• Ollama bietet eine lokal laufende LLM‑Runtime mit Embedding‑APIs und einem OpenAI‑kompatiblen Pfad auf Port 11434.
• FAISS ist die etablierte, lokale Bibliothek für Vektor‑Suche mit CPU‑ und GPU‑Support und MIT‑Lizenz.
• Offline‑RAG reduziert Cloud‑Exfiltration, erfordert aber lokale Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Löschprozesse.

Einleitung

Wer: Entwickler und Teams mit Datenschutz‑Anspruch. Was: Aufbau einer Offline‑RAG‑Pipeline. Wann: jetzt, Stand November 2025. Warum: Die Kombination aus Ollama und FAISS erlaubt semantische Suche und lokale Textgenerierung ohne Daten an Cloud‑Anbieter zu senden.

Was ist neu

Ollama stellt 2025 eine lokal laufende Inferenz‑Motorik bereit, inklusive Embedding‑Endpoints (z. B. POST /api/embed) und eines OpenAI‑kompatiblen Pfads. Standardmäßig läuft die API auf Port 11434, was lokale Integration vereinfacht. FAISS von Meta bleibt die praktische Wahl für schnelle Vektor‑Suchen; die Bibliothek bietet verschiedene Index‑Typen (HNSW, IVF, quantized) sowie CPU‑ und GPU‑Support. Zusammen bilden Ollama und FAISS eine komplette Offline‑RAG‑Kette: Dokumente → Embeddings → FAISS‑Index → Retrieval → Kontext an Ollama zur Generierung.

Was bedeutet das

Für Anwender heißt das: sensible Daten können lokal bleiben, ohne externe APIs. Das reduziert das Risiko von Daten‑Exfiltration, ersetzt aber nicht organisatorische Pflichten wie Lösch‑ und Auskunftsrechte (DSGVO, 2016 — älter als 24 Monate). Praktisch: Ollama nennt als Richtwerte etwa 8 GB RAM für 7B‑Modelle und rund 16 GB für 13B‑Modelle; diese Angaben sind Mindestwerte und sollten für Produktivlasten erhöht werden. Risiken entstehen durch falsch konfigurierte Netzwerkzugriffe oder unbeabsichtigte Nutzung von Cloud‑Modellen; deshalb sind Verschlüsselung, PII‑Maskierung und Rollenrechte wichtig.

Wie geht es weiter

Empfohlenes Vorgehen: Ein kurzer Proof‑of‑Concept (2–4 Wochen) mit Ollama (lokal, Docker) und einem FAISS‑Index auf einem Testkorpus. Messen Sie Latenz und Recall, vergleichen Sie Embedding‑Modelle und prüfen Sie, ob /api/embed oder der /v1/ OpenAI‑kompatible Pfad besser passt. Bei wachsendem Datenvolumen planen Sie Index‑Strategien (HNSW vs. IVF+PQ), Backups und Sharding. Abschließend sollten Monitoring‑Metriken, regelmäßige Reindexing‑Policies und ein Datenschutzprozess (Redaction, Key‑Management, Zugriffsbeschränkungen) implementiert werden.

Fazit

RAG lokal mit Ollama und FAISS ist eine praktikable Option, wenn Datenschutz und Offline‑Betrieb wichtig sind. Ein kurzes POC klärt Performance und Index‑Design, bevor sensible Daten produktiv eingespeist werden.

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