本地优先
知识库文件默认留在本地。需要时再接入第三方模型，而不是反过来设计。
Local-first Knowledge Workspace
把杂乱文件，变成有依据的答案。
Pith 在你的 Mac 上整理本地知识库。可离线运行，可按需接入第三方模型， 回答时给出明确依据与参考来源。
- Apple Silicon
- 本地优先
- 回答有依据
- 支持文件夹导入
提问方式
先概览这批资料，告诉我它们主要围绕什么内容展开。
Pith
这批资料主要围绕 Pith 官网的定位、卖点收口和首页结构展开。当前已能看出核心主题集中在“本地优先”“回答有依据”“处理杂乱资料”和“跨文件精查”这四条主线。
模型模式
当前演示强调本地优先，知识库文件默认留在本机。
Why Pith
不是把文件丢给 AI，而是让答案真正落到资料上。
回答有依据
回答不是一段空话，会明确说明主要依据来自哪些文件和哪些内容。
能处理杂乱资料
面对命名混乱、结构不清、截图与扫描件混杂的资料，也能先建立可用认知。
擅长跨文件精查
不只做泛泛总结，更擅长在多份资料里定位具体人名、编号、日期和结论。
Workflow
从文件夹导入开始，到继续追问结束。
选择文件夹或文件
支持 PDF、DOCX、XLSX、PPTX、Markdown、HTML、图片和扫描件。
先建立目录，再逐步整理内容
不要求把所有资料一次准备到最完整，系统会先建立可理解的范围。
开始提问
先概览、再定位、再解释，回答优先围绕命中的文件展开。
继续追问
第二次追问不从零开始，而是继续沿着已经命中的资料深挖。
Question Modes
比行业分类更重要的，是你想完成什么认知任务。
先看全貌
把一批杂乱文件整理成主题、范围和关键点。
跨文件定位
从多份资料里找一个具体的人名、日期、金额、结论或出处。
带依据回答
不只给答案，还说明主要依据来自哪些文件。
继续追问
第一次答对方向，第二次沿着已命中的资料继续深挖。
处理不整齐资料
面对截图、扫描件和命名混乱的文件夹，也能先建立目录和初步认知。
总结提炼
从结构不统一的资料中提炼出可以继续讨论的核心内容。
Model Strategy
本地模型优先，也保留按需接入第三方模型的空间。
本地模型
适合强调隐私、稳定和离线运行的知识库工作流。
第三方模型
当你需要更多模型选择时，也可以按需接入，而不是被产品绑定死。