Der Reddit-Nutzer tombino104 möchte auf einem Consumer-PC (RTX 4070 Super 12 GB, 32 GB DDR5-RAM, 2-TB-NVMe-SSD) ein vollständig offline lauffähiges RAG-System aufbauen, das die gesamte italienische Wikipedia als Wissensbasis nutzt. Als Ziel-Frontend dient LM Studio. Zwei Kernprobleme werden adressiert: Erstens die Wahl der Datenquelle – gesucht wird ein sauber vorverarbeitetes Dump-Format (.txt, .md oder .jsonl) ohne Wikitext- oder HTML-Artefakte, die die Einbettungsqualität beeinträchtigen könnten. Bekannte Optionen wie Kiwix (.zim) und Hugging-Face-Datensätze werden erwähnt, aber auf Formatierungsprobleme hingewiesen. Zweitens die Skalierbarkeit von LM Studios „Local Docs"-Funktion: Bei 5–7 GB Reintext ist unklar, ob das Feature stabil bleibt oder abstürzt. Als mögliche Alternative werden externe Vektor-DB-Pipelines diskutiert. Die Frage spiegelt ein wachsendes Interesse an souveränen, internetunabhängigen Wissenssystemen auf Basis lokaler LLMs wider.