정의
로컬 AI 워크플로우 스택은 Obsidian, LM Studio, 그리고 로컬 LLM 플러그인을 결합하여 모든 데이터와 연산을 사용자의 기기 내에서 처리하는 완전 오프라인 개인 지식 관리 및 AI 보조 시스템이다.
핵심 속성
- 구성 요소: Obsidian (지식 베이스/인터페이스), LM Studio (로컬 서버, API 엔드포인트
http://localhost:1234/v1), 로컬 LLM 플러그인 (Smart Connections, BMO Chatbot, Copilot) - 권장 모델: Mistral 7B (속도), Llama 3 8B (범용), Phi-3 Mini (저사양), DeepSeek Coder (코드)
- 하드웨어 요구사항: M1/M2/M3 MacBook 7B
13B 지원; 16GB RAM Windows/Linux 7B 지원; 32GB+GPU 13B34B 지원 - Mini-RAG 파이프라인: Smart Connections → 로컬 임베딩 생성 → 질의 시 의미 유사 노트 검색 → LM Studio에 컨텍스트 전달 → 장치 내 응답 생성. 모든 데이터가 기기를 떠나지 않음
- 세 가지 작업 모드: 완전 오프라인 (LM Studio + Smart Connections), 하이브리드 (Obsidian 로컬 + Claude API), 기밀 엄수 (LM Studio 단독)
관계
- RAG — 하위개념: 구현 방식 (local RAG)
- 프라이버시와 지식 소유권 — 연장: 오프라인 워크플로우의 동기
- 로컬 LLM — 상위개념: 로컬 LLM을 활용한 애플리케이션 사례
- 20260527-privacy-as-knowledge-ownership — 연장: 동일 클리핑에서 파생된 통찰
- 20260527-local-ai-context-control — 연장: 동일 클리핑에서 파생된 통찰
인용
“The cloud is powerful. But your most important thinking deserves to stay on your machine.”
“There was one moment that changed everything for me. I had just pasted a confidential client brief into Claude to help me rewrite it. It took three seconds to get a great result. Then I sat there and thought about where that brief just went. A server. Somewhere. Trained on.”