给绿联 NAS 的 AI 智能体搭个 “外接脑”，实现灾难恢复与长期记忆

大家好，我用的是绿联 DH4300 Plus（RK3588 平台），分享一套我自己折腾的「AI 智能体 + 内网 + 向量外脑」方案，已经跑通了基础流程，也遇到了一个想和大家交流的问题。
一、我的实现方案
核心架构：Docker 内网互联
把 AI 智能体（QwenPaw）、Ollama、向量库（Qdrant）都加入同一个 Docker 内网，让 AI 能直接访问控制这些容器，打通沙盒隔离。
小白友好：不用手动配置复杂的 API 对接，把容器部署好、加进内网，剩下的交给 AI 自己识别连接；
权限可控：只有加入内网的服务才会被 AI 访问，从网络层面做了隔离。
向量外脑：给 AI 做 “意识备份”
在 Qdrant 中为 AI 建立独立的记忆集合，把它的对话记录、我的偏好、经验教训、关键决策日志都转成向量存进去，和普通知识库物理隔离。
核心优势：
灾难恢复：就算容器崩溃、重新部署，AI 也能 1 分钟内通过向量库找回所有记忆，不用重读几百个文件；
模糊检索：支持语义匹配，不用精准关键词，就能快速回忆之前的需求和偏好；
长期记忆：突破模型本身的上下文限制，把对话和经验永久保存下来。
二、目前的进度与瓶颈
已完成：核心记忆（我的偏好、硬件红线、决策记录）已经成功向量入库，AI 重启后可以直接恢复核心状态；
待迁移：历史对话和流水账文件正在分批后台处理；
目前遇到的问题：
本地用 RK3588 跑向量嵌入（Embedding）时，速度偏慢，大约 2 分钟 / 文件，全量跑完要 30-40 分钟。
我了解 RK3588 自带 NPU，理论上可以加速这类向量计算，但我作为小白，暂时不知道怎么在这套环境里启用 NPU 加速，只能用 CPU 跑。
三、求助与期待
这套方案已经实现了很多收费 “AI 外接脑” 的功能，而且对新手很友好，不用手动写复杂配置。
想在这里问问各位大佬：
绿联 UGOS Pro 下，怎么让 Ollama / 向量模型调用 RK3588 的 NPU？
有没有适配 RK3588 的轻量向量模型优化方案？

高端，需要你这样的大佬