Der Reddit-Nutzer HomoAgens1 skizziert ein Vorhaben, das viele Entwickler kennen: einen lokalen Lern-Assistenten, der vollständig auf dem Laptop läuft, keine API-Kosten verursacht und sich eng an ein einziges Lehrbuch hält. Das System soll wie ein geduldiger Tutor agieren – Antworten in der Notation und Sprache des Buches geben, Kapitel- und Seitenverweise liefern und Studierenden nebenbei lokale LLMs als ernstes Werkzeug näherbringen. Die favorisierte Architektur: Textbook-Chunking, Embedding und Retrieval per RAG, während LoRA allenfalls für pädagogische Stilanpassungen (Socratic vs. direkt) reserviert bleibt. Als Basismodelle werden Qwen und Gemma erwähnt. Offen sind Fragen zu robustem Chunking bei Gleichungen, Tabellen und Abbildungen, zum sinnvollen Surfacing von Chunk-Metadaten als Zitate sowie zur benutzerfreundlichen Paketierung – etwa via Ollama plus einer einfachen lokalen UI. Der Post ist ein Community-Sanity-Check, kein fertiges System, liefert aber einen gut strukturierten Überblick über die Designentscheidungen bei ressourcenbeschränkten RAG-Projekten.