Der Nutzer /u/Axintwo beschreibt auf r/LocalLLaMA ein klassisches RAG-Einstiegsszenario: Er möchte 30–40 Seiten eigene Informationen – inklusive Bilder – einem lokalen Sprachmodell zugänglich machen, um darauf basierend Analysen durchzuführen. Online-Chatbots wie ChatGPT scheitern laut ihm bei langen Chats an mangelndem Recall. Als Zielgröße nennt er ein 4B-Modell, also ein Modell mit rund vier Milliarden Parametern, das auf Consumer-Hardware lauffähig ist. Die Community-Frage richtet sich auf konkrete Tool- und Modell-Empfehlungen für multimodale lokale Retrieval-Augmented-Generation (RAG). Typische Lösungsansätze in solchen Threads umfassen Tools wie Ollama, LlamaIndex oder LangChain in Kombination mit multimodalen Modellen wie LLaVA oder Qwen-VL in kleinen Varianten. Der Post hat keinen offiziellen Antwort-Konsens, sondern ist als Community-Frage offen.