我看到很多人问“本地 LLM 真的能做些有用的事吗？”

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摘要

作者分享了一个个人工作流，使用本地 Qwen 模型，通过 Google Docs 和 PDF 自动化数据库评估、邮件往来以及文档生成。

我来分享一下我的经验。答案是肯定的“是”。让我先谈谈我在 AI 工具链中每天使用的本地模型：嵌入模型（embedding models）。我使用嵌入模型为我 AI 的持久记忆系统提供一种语义搜索协议，这使得其对用户的记忆检索感觉无缝流畅。 我最近的一个用例是：最近，我一直在尝试 Qwen3.6-35B-A3B 的新应用。我试验了一种工作流，其中 Qwen 根据我提供的标准，以定期的每周间隔评估数据库。然后，它会根据符合我标准的数据给我发送电子邮件。我通过电子邮件回复我的选择，决定推进哪些项目。接着，它会获取我的选择，并将其与我们的来源列表和知识库进行比对，以创建一份文档，随后将其推送到 Google Doc，并向我发送该文档。我编辑 Google Doc 并留下评论，供 Qwen 作为反馈纳入。当我们完成迭代后，我通过电子邮件告知 Qwen 将文档转换为我们公司的 PDF 模板。它会将工作转换为格式精美的 PDF 并发送给我，以便我准备将其发送给最终用户。我从简单任务开始，逐渐转向更复杂的任务，但到目前为止，Qwen3.6-35B-A3B 在应对我交给它的每项任务时都表现出色。我会随着进展汇报情况，但结论非常明确：是的，你可以用本地 LLM 做许多有用的事情。你正在用你的本地 LLM 做什么呢？
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