本页汇总 Linkly AI 用户最常问到的一些问题。Documentation Index
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Linkly AI 如何保护用户数据隐私？
Linkly AI 采用 本地优先（local-first） 架构。文档原文、全文索引、向量索引以及向量化模型推理都在你的设备上完成，默认不会上传到任何服务器。哪些数据存在本地
- 文档原文：保留在你原本的文件夹中，Linkly AI 只读取，不复制、不搬运。
- 全文索引（BM25）：使用 Tantivy 在本地构建。
- 向量索引：嵌入向量保存在本地数据库中。
- Embedding 模型：使用 Qwen3-Embedding-0.6B（GGUF 量化），通过 llama.cpp 在本地推理；macOS Apple Silicon 自动启用 Metal GPU 加速。
- 应用日志：仅写入本地文件，不会自动上传。
AI 对话的数据走向
Chatbot 调用大语言模型时，数据流向取决于你选择的 provider：本地模型
Ollama、LM Studio 等 OpenAI 兼容的本地服务。数据完全留在本机，不出设备。
Linkly 官方
通过
api.linkly.ai 转发到第三方模型供应商。请求会经过 Linkly 服务器。第三方直连
直接连接 OpenAI、Anthropic 等 API。请求不经过 Linkly 服务器。
用户体验改进计划（遥测）
为了了解哪些功能被使用、运行环境的分布，Linkly AI 默认启用一份匿名的使用数据上报：| 上报内容 | 不上报内容 |
|---|---|
| 功能使用计数（按动作汇总） | 文档内容、文件名、路径 |
| 应用版本、操作系统、架构 | 对话内容、查询语句 |
| 本地随机生成的设备 ID | API key、自定义域名 |
隐私承诺
- 不接入 Google Analytics 等第三方分析 SDK。
- 不读取浏览历史与剪贴板。
- 不强制账号登录，核心功能离线可用。
- 应用日志只写在本机，需要你主动分享才会发送给我们。
Linkly AI 的索引需要多久可以完成？
索引耗时取决于文件数量、文件类型、机器性能和索引模式。Linkly AI 的索引分三个阶段进行：影响速度的关键因素
- 文件数量：与总耗时近似线性相关。
- 文件格式：纯文本最快；PDF 需要解析页面结构。
- 机器性能：Apple Silicon（M 系列）启用 Metal GPU 加速嵌入，速度明显优于纯 CPU 推理；Windows / Linux 当前为 CPU 推理。
- 索引模式：在 设置 → 索引 中可选
性能 / 平衡 / 自动。性能模式并发更高、占用更多 CPU；自动模式会在系统空闲时自动切到性能模式。
大致预期
下面只是粗略量级，实际耗时因机器与文件构成差异较大：| 场景 | 大致耗时 |
|---|---|
| 千级纯文本（txt / md），M 系列 Mac | 数分钟 |
| 万级混合格式（含少量 PDF），M 系列 Mac | 数十分钟到数小时 |
| 含大量 图片（需 OCR） | 显著更长 |
| 同样规模在 Windows / Linux 纯 CPU 机器上 | 比 Mac 慢 |
你可以在 launcher 顶部的索引进度条实时查看当前进度（已索引 /
待索引）。索引在后台进行，不影响搜索使用——文件名索引完成后即可立刻搜索。
如何获取 Linkly AI 的应用运行日志？
应用启动后会将运行日志自动写入本地的app.log 文件（单文件最高 2 MB，滚动覆盖）。当你向我们反馈问题或自行排查问题时，附上这份日志能极大加速定位。日志已经对敏感数据进行了脱敏。
获取日志有两种方式：
方式一：从应用内打开（推荐）
这是最简单的方式：方式二：手工打开数据目录
如果应用已经崩溃或无法启动，可以直接打开磁盘上的目录：- macOS
- Windows
- Linux
- 打开 Finder。
- 顶部菜单选择 前往 → 前往文件夹…（或按 ⌘ + ⇧ + G）。
-
粘贴下面的路径并回车：
-
在打开的文件夹中找到
app.log，发送给我们即可。
如果连上述路径都不存在，说明应用在写入日志之前就已经崩溃。请改为截图记录闪退瞬间的画面或弹窗，与系统版本一并发送给我们。