Hvis du leder efter måder at bruge kunstig intelligens (AI) til at analysere og søge i PDF-dokumenter, mens du holder dine data sikre og private ved at operere helt offline. Du kan være interesseret i dette projekt, der bruger Ollama til at give dig mulighed for at bruge AI til direkte at engagere dig i dine PDF-filer og dokumenter ved at bede AI om at udtrække data, forklaringer og mere fra indholdet af PDF'en.
Det første trin i at skabe et sikkert dokumenthåndteringssystem er at opsætte et lokalt AI-miljø ved hjælp af værktøjer som Ollama og Python. Ved at holde dine følsomme dokumenter inden for rammerne af dit eget IT-miljø beskytter du dem effektivt mod potentielle onlinetrusler. Denne tilgang udnytter dine lokale computerressourcer til at behandle data og generere svar effektivt, hvilket eliminerer behovet for eksterne servere og minimerer risikoen for uautoriseret adgang.
- Dokumentindlæsning og -behandling: For at begynde skal dine PDF-dokumenter indlæses i systemet ved hjælp af en "ustruktureret PDF-indlæser" fra Longchain. Dette værktøj giver systemet mulighed for effektivt at behandle forskellige PDF-formater og forberede indhold til AI-interaktion og analyse.
- Gruppering og indlejring af tekst: Når den er indlæst, segmenteres teksten i dokumentet i mindre, mere håndterbare bidder. Disse bidder omdannes derefter til vektorindlejringer ved hjælp af avancerede modeller såsom Nomic Embed Text, hvorved dataene optimeres til effektiv lagring og genfinding i AI-systemet.
- Lagring af data i en vektordatabase: Tekstindlejringerne gemmes derefter i en lokal vektordatabase, såsom Chroma DB. Denne specialiserede database er designet til at behandle vektordata, hvilket forbedrer hastigheden og effektiviteten af dataforespørgsler. Ved at gemme data lokalt øger du ikke kun sikkerheden, men muliggør også hurtigere adgang til data sammenlignet med cloud-baserede løsninger.
Lokal AI PDF-søgning
Se denne video på YouTube.
Interager med AI-systemet
Når det lokale AI-miljø er sat op, og dokumenterne er behandlet, kan brugere interagere med systemet ved at indtaste forespørgsler relateret til dokumentindholdet. Systemet bruger multiple query retrieval AI til at forbedre relevansen og nøjagtigheden af svarene. Denne AI-komponent genererer intelligent flere relaterede forespørgsler fra et enkelt input, hvilket forbedrer systemets evne til at give nøjagtige, kontekstbevidste svar.
Svar genereres af lokale AI-modeller ved hjælp af data udtrukket fra vektordatabasen. Ved at udføre al behandling, fra datahentning til generering af svar, offline, sikrer systemet fortroligheden og sikkerheden af dine oplysninger. Denne lokale behandlingstilgang eliminerer behovet for at overføre data over internettet, hvilket reducerer risikoen for aflytning eller uautoriseret adgang.
Sådan opretter du links i PDF-filer
Arbejder du med PDF'er til daglig, kan du være interesseret i vores andre guides til oprettelse af links i PDF'er. Du ønsker måske at tilføje hyperlinks til websider i din PDF for at give dine læsere yderligere oplysninger eller ressourcer.
Implementer AI med Ollama
Opsætning af et AI-drevet lokalt chatsystem kræver en vis viden om softwareudvikling, især Python. Artiklen giver en omfattende guide til de nødvendige biblioteker og værktøjer samt kodestykker til at hjælpe dig med at bygge systemet fra bunden. Implementeringsprocessen omfatter flere vigtige trin:
- Installation af de nødvendige biblioteker og afhængigheder
- Behandling og indlæsning af PDF-dokumenter i systemet
- Skæring og integration af tekstdata
- Lagring af indlejringer i en lokal vektordatabase
- Håndtering af brugerforespørgsler og generering af svar ved hjælp af lokale AI-modeller.
Ved at følge disse trin og udnytte kraften fra Ollama og Python kan du skabe et sikkert og effektivt system til at interagere med dine følsomme dokumenter.
Forbedre tilgængelighed og brugervenlighed
Selvom den nuværende implementering kræver kodningsfærdigheder, er der mulighed for at gøre systemet mere tilgængeligt for et bredere publikum. En mulig forbedring er udviklingen af en Streamlit-applikation, som ville give en brugervenlig grafisk grænseflade til interaktion med AI. Denne forbedring ville give personer med begrænset kodningserfaring mulighed for at drage fordel af systemets sikre dokumenthåndteringsfunktioner.
Udviklingen af et lokalt chatsystem, der bruger Ollama til at interagere med PDF'er, repræsenterer et betydeligt fremskridt inden for sikker digital dokumenthåndtering. Ved at følge de skitserede trin og udnytte styrken af lokale it-ressourcer kan du implementere et system, der ikke kun beskytter dine følsomme oplysninger, men også forbedrer din evne til at udføre hurtige og nøjagtige interaktioner med AI-drevne dokumenter. Efterhånden som vi bevæger os ind i en stadig mere digital verden, kan vigtigheden af robuste sikkerhedsforanstaltninger ikke overvurderes. Denne innovative tilgang til dokumenthåndtering demonstrerer AI's potentiale til at forbedre datasikkerhed og privatliv.
Sådan opretter du PDF-filer gratis på Mac
Hvis du bruger en Apple MacBook eller Mac stationær computer, kan du også oprette PDF'er hurtigt og nemt ved at bruge printfunktionen til at gemme dokumenter som PDF'er uden at skulle bruge dine penge på at købe tredjepartsprogrammer.
Videokredit: Kilde
Læs mere guide:
- Analyser store dokumenter lokalt, sikkert og privat ved hjælp af PrivateGPT og LocalGPT AI
- Sådan installeres Llama 3 8B AI lokalt på din pc eller hjemmenetværk
- Sådan bygger du en ChatBot med ChatGPT og Swift
- Hvordan bruger man AI privat uden en internetforbindelse?
- Oprettelse af personlige TPG'er til at promovere din virksomheds tjenester, produkter og mere
- Micron PCIe Gen4 Data Center SSD-lagring
