Ein Reddit-Nutzer plant ein vollständig isoliertes (air-gapped) KI-System, das Ingenieuren ermöglicht, Splunk-Produktionsdaten per natürlicher Sprache auf Koreanisch abzufragen – während Index- und Feldnamen auf Englisch verbleiben. Für das Modell werden Qwen und Gemma4 erwogen, da sie klein genug für eine bescheidene GPU-Ausstattung sind. Als Architektur ist ein einfaches Chat-Interface vorgesehen, das per Splunk-API lesend auf Log-Daten zugreift. Zur Diskussion stehen Deployments mit Ollama, Open WebUI oder vLLM sowie Agenten-Frameworks wie OpenHermes. Gewünschte Fähigkeiten umfassen Log-Analyse, Root-Cause-Analysis (RCA) und einfache Ad-hoc-Abfragen. Sitzungs-Gedächtnis (Session-Memory) wird als nice-to-have eingestuft. Der Post richtet sich explizit an Einsteiger und sucht Community-Guidance zu Stack-Wahl und realistischen Erwartungen an die Modell-Performance.