作为一名长期关注AI技术发展的从业者，我曾深度体验过Ollama、AnythingLLM等本地化AI部署工具。这些工具大大降低了在本地大模型和私有知识库部署的门槛，第一次将普通人进行AI私有化部署变为现实，但在实际应用场景中，始终存在一个难以回避的痛点，那就是使用这些本地AI工具局限在本机，缺乏远程访问的能力，更不用提移动端访问能力了，让本地部署的优越性大打折扣。
我尝试过多种方案试图打破这一局限。有的需要通过复杂的内网穿透技术将设备暴露在公网，或者直接使用远程桌面工具。但无论哪种方式，都增加了方案的难度和不可靠性，直到遇见Infortress，我才真正意识到：本地AI的“私有化”与“易用性”，原来可以兼得。
Infortress的解决方案堪称革新。它不仅完整保留了本地AI部署的核心优势，更通过一系列技术创新，将本地AI的用户体验拉齐到了大厂AI App的高度。其移动端应用实现了透明的本地AI的跨网络访问，这意味着我可以在通勤路上通过手机调取家中电脑的AI模型和知识库，分析客户发来的合同条款，而所有计算均在本地完成，数据无需经过任何第三方服务器。更令我惊喜的是，即便在4G/5G网络环境下，通过Infortress自带的的内网穿透技术，远程访问速度与稳定性竟与局域网无异。
Infortress本地部署大模型和知识库非常简单，打开Infortress电脑服务端，在左侧的菜单中找到【设置】，之后找到【本地大模型】，
在本地大模型页面，根据自己的需求，任意选择deepseek的版本，点击后面的【下载】按钮，程序即可自动完成安装部署。
等待程序安装部署完成后，点击【对话】按钮，即可使用本地大模型。
本地知识库的配置也很简单，需要先安装anythingLLM软件，可以到anythingLLM官网下载，安装好anythingLLM之后，打开anythingLLM，在左下角到设置中（如下图），找到API密钥，
然后点击【创建新的API密钥】，
之后根据提示创建新的密钥，并复制出来，
之后打开Infortress服务端，同样在设置页面，找到【本地知识库】
将密钥粘贴到API密钥这里，并点击【保存】
保存成功后，点击【对话】按钮，就能和本地知识库进行对话了！
Infortress作为一款颠覆性的智能AI工具，不仅配置简单，使用起来更是超方便，可以通过PC客户端和手机APP远程访问本地AI大模型和知识库，PC端安装好客户端并登录，在左侧菜单中，找到AI大模型，点击进去，即可与本地大模型或者知识库进行对话了！
页面顶部title这里，可以根据自己的需求，在大模型或者知识库之间进行切换，
工作区下拉菜单这里，还可以在不同的大模型之间进行切换
手机APP的使用也是非常简单，登录APP，在首页功能区找到AI大模型，点击进入即可使用本地大模型和知识库了！
顶部也可以进行大模型和知识库的切换！
Infortress不仅能够轻松搭建本地大模型和知识库，更是一款专业的NAS软件，可以轻松搭建家庭数据中心。它支持外接硬盘与私有云搭建，不仅支持手机相册自动上传，AI智能分类功能让照片、文档、视频的检索效率呈指数级提升。更有高级的内网穿透+异地双活功能，让数据“永不掉线”，出差时通过Infortress的“内网穿透”功能，用酒店电脑安全访问家中数据，速度堪比本地局域网；两台电脑同时存储，即使地震掀翻数据中心，另一台电脑也能无缝衔接，确保数据永不丢失！
体验越深入，我越能理解Infortress的核心理念：私有化部署，应当以用户为中心构建完整闭环。从本地部署到移动端调用，从家庭数据存储到异地安全访问，Infortress用技术重新定义了AI的边界。当行业还在探讨“数据主权”的归属问题时，Infortress用户早已将数据牢牢掌握在自己手中——这种掌控感，正是数字时代最珍贵的资产。
当然，作为一款处于快速迭代中的产品，Infortress仍有广阔的进化空间。目前，它尚未提供与Ollama等独立部署框架的无缝对接方案，这对于已深度使用特定工具的用户而言，无疑是一个待填补的缺口。
当然除了deepseek和anythingLLM，还有一系列大模型框架和知识库值得Infortress未来集成，例如，Dify作为可视化AI应用开发平台，负责工作流编排、API接口管理和多模型调度，支持RAG管道构建，可动态组合检索与生成节点，在知识库系统中起到核心调度和管理的作用，连接RAGFlow和DeepSeek，实现完整的问答流程。
