对于希望避免将敏感电子表格上传至云端AI服务的用户而言，在Excel内部集成本地大语言模型成为兼顾效率与隐私的理想方案。通过Ollama框架运行Qwen3.5-9B模型，并借助专用插件连接Excel，用户可在不泄露工作簿内容的前提下，获得公式辅助、数据清洗及可视化生成等智能支持。
Ollama驱动后端，VBA插件实现本地互联
该方案的核心架构由Ollama与Excel LLM Add-in组成。Ollama负责在本地托管支持工具调用（Tool Calling）的Qwen3.5-9B模型，使其不仅能提供建议，还能执行读取单元格、插入公式等具体操作。Excel LLM Add-in作为开源中间件，其VBA版本可直接在桌面版Excel中运行，无需依赖Web界面。
配置过程较为简便：下载.xlam插件文件后，在Mac端通过“工具 > Excel加载项 > 浏览”路径加载并启用。随后，在插件设置中选择Ollama为提供商，指定模型为qwen3.5:9b，并将服务器地址指向http://localhost:11434。使用时需保持Ollama后台运行，但无需开启独立的聊天窗口，插件会自动在工作簿与模型间传递信息，支持在用户批准下读取范围、写入公式、应用格式及创建图表。
覆盖日常高频场景，替代部分Copilot功能
尽管微软Copilot功能更为全面，但本地Qwen模型已能覆盖大多数日常需求，尤其在涉及当前工作簿数据的处理上表现优异。其主要应用场景包括：
- 公式生成与辅助：用户可用自然语言描述计算逻辑（如“根据数量、价格及折扣计算收入”），代理会自动将其转换为准确的Excel函数并填入单元格。
- 文本处理与分类：针对客户评论或产品描述等非结构化数据，模型可执行解释、提取、总结及类别分配任务。用户可预设分类体系，避免模型自行发明标签。
- 格式化与可视化：代理支持应用货币格式、修改标题以及基于指定数据范围生成图表。所有生成结果均为标准Excel对象，后续仍可手动编辑。
相较于Copilot，本地方案虽不支持透视表自动创建或外部信息检索，但在处理本地敏感数据时提供了更高的可控性。
严格隔离云端，确保数据不出本地
为实现真正的隐私保护，仅依靠本地模型运行尚不足够，还需切断潜在的云端连接路径。首先，需确认电子表格未存储于OneDrive、Google Drive等自动同步文件夹中，即便关闭Excel自动保存，已同步的副本仍可能存在于云端。
其次，需禁用Ollama的云功能。通过修改~/.ollama/server.json配置文件，将disable_ollama_cloud设为true并重启服务，可确保请求仅在本地处理。同时，应避免在插件中连接任何远程工具或切换至云提供商。
最后，调整Excel隐私设置，禁用“体验分析”等功能，以阻止微软对内容进行遥测分析。尽管基本的许可验证仍需联网，但上述措施可确保核心的AI辅助处理完全在本地闭环完成。
这一实践表明，本地大语言模型的价值不仅在于与云端旗舰模型比拼通用能力，更在于其能与特定硬件及软件环境深度集成，接管垂直领域的工作流。即便模型参数规模较小，只要连接得当，即可在保障数据安全的同时释放显著的生产力。