Jos etsit tapoja käyttää tekoälyä PDF-dokumenttien analysointiin ja hakemiseen ja samalla pitää tietosi turvassa ja yksityisenä toimimalla täysin offline-tilassa. Saatat olla kiinnostunut tästä projektista, jossa Ollaman avulla voit käyttää tekoälyä suoraan vuorovaikutukseen PDF-tiedostojesi ja asiakirjojen kanssa pyytämällä tekoälyä poimimaan tietoja, selityksiä ja muuta PDF-tiedoston sisällöstä.
Ensimmäinen askel suojatun asiakirjanhallintajärjestelmän luomisessa on paikallisen tekoälyympäristön luominen Ollaman ja Pythonin kaltaisilla työkaluilla. Pitämällä arkaluontoiset asiakirjasi oman IT-ympäristösi rajoissa suojaat niitä tehokkaasti mahdollisilta verkkouhkilta. Tämä lähestymistapa hyödyntää paikallisia laskentaresurssejasi tietojen käsittelyyn ja vastausten tuottamiseen tehokkaasti, mikä eliminoi ulkoisten palvelimien tarpeen ja minimoi luvattoman käytön riskin.
- Asiakirjojen lataus ja käsittely: Aluksi PDF-asiakirjasi on ladattava järjestelmään Longchainin "strukturoimattoman PDF-latausohjelman" avulla. Tämän työkalun avulla järjestelmä voi käsitellä tehokkaasti erilaisia PDF-muotoja ja valmistella sisältöä tekoälyn vuorovaikutukseen ja analysointiin.
- Tekstin ryhmittely ja upottaminen: Kun asiakirja on ladattu, se segmentoidaan pienempiin, paremmin hallittaviin osiin. Nämä palat muunnetaan sitten vektori upotuksiksi käyttämällä kehittyneitä malleja, kuten Nomic Embed Text, mikä optimoi datan tehokkaaseen tallennukseen ja hakuun tekoälyjärjestelmässä.
- Tietojen tallentaminen vektoritietokantaan: Tekstin upotukset tallennetaan sitten paikalliseen vektoritietokantaan, kuten Chroma DB:hen. Tämä erikoistunut tietokanta on suunniteltu käsittelemään vektoritietoja, mikä parantaa tietojen kyselyn nopeutta ja tehokkuutta. Tallentamalla tietoja paikallisesti lisäät turvallisuutta, mutta mahdollistat myös nopeamman pääsyn tietoihin verrattuna pilvipohjaisiin ratkaisuihin.
Paikallinen AI PDF-haku
Katso tämä video YouTubessa.
Ole vuorovaikutuksessa AI-järjestelmän kanssa
Kun paikallinen tekoälyympäristö on määritetty ja asiakirjat käsitelty, käyttäjät voivat olla vuorovaikutuksessa järjestelmän kanssa kirjoittamalla asiakirjan sisältöön liittyviä kyselyitä. Järjestelmä käyttää usean kyselyn haun tekoälyä parantaakseen vastausten osuvuutta ja tarkkuutta. Tämä tekoälykomponentti luo älykkäästi useita aiheeseen liittyviä kyselyitä yhdestä syötteestä, mikä parantaa järjestelmän kykyä tarjota tarkkoja, kontekstitietoisia vastauksia.
Paikalliset tekoälymallit luovat vastaukset vektoritietokannasta poimittujen tietojen avulla. Suorittamalla kaiken käsittelyn tietojen hausta vastausten luomiseen offline-tilassa järjestelmä varmistaa tietojesi luottamuksellisuuden ja turvallisuuden. Tämä paikallinen käsittelytapa eliminoi tarpeen lähettää tietoja Internetin kautta, mikä vähentää sieppauksen tai luvattoman käytön riskiä.
Kuinka luoda linkkejä PDF-tiedostoihin
Jos työskentelet PDF-tiedostojen parissa päivittäin, saatat olla kiinnostunut muista PDF-linkkien luomista koskevista oppaistamme. Haluat ehkä lisätä hyperlinkkejä PDF-tiedostosi verkkosivuille tarjotaksesi lukijoillesi lisätietoja tai resursseja.
Toteuta tekoäly Ollaman kanssa
Tekoälypohjaisen paikallisen chat-järjestelmän asentaminen vaatii jonkin verran tietoa ohjelmistokehityksestä, erityisesti Pythonista. Artikkeli sisältää kattavan oppaan tarvittavista kirjastoista ja työkaluista sekä koodinpätkiä, jotka auttavat sinua rakentamaan järjestelmän tyhjästä. Käyttöönottoprosessi sisältää useita keskeisiä vaiheita:
- Tarvittavien kirjastojen ja riippuvuuksien asentaminen
- PDF-dokumenttien käsittely ja lataaminen järjestelmään
- Tekstidatan leikkaaminen ja integrointi
- Upotusten tallentaminen paikalliseen vektoritietokantaan
- Käyttäjien kyselyjen käsittely ja vastausten luominen paikallisten tekoälymallien avulla.
Seuraamalla näitä ohjeita ja hyödyntämällä Ollaman ja Pythonin tehoja voit luoda turvallisen ja tehokkaan järjestelmän arkaluontoisten asiakirjojen käsittelyyn.
Paranna saavutettavuutta ja käytettävyyttä
Vaikka nykyinen toteutus vaatii koodaustaitoja, on mahdollisuus tehdä järjestelmästä entistä laajemman yleisön ulottuvilla. Yksi mahdollinen parannus on Streamlit-sovelluksen kehittäminen, joka tarjoaisi käyttäjäystävällisen graafisen käyttöliittymän vuorovaikutukseen tekoälyn kanssa. Tämä parannus antaisi henkilöille, joilla on rajallinen koodauskokemus, hyötyä järjestelmän suojatuista asiakirjojen hallintaominaisuuksista.
Paikallisen chat-järjestelmän kehittäminen Ollaman avulla vuorovaikutuksessa PDF-tiedostojen kanssa on merkittävä edistysaskel suojatussa digitaalisessa asiakirjahallinnassa. Noudattamalla kuvattuja vaiheita ja hyödyntämällä paikallisten IT-resurssien voimaa voit ottaa käyttöön järjestelmän, joka ei ainoastaan suojaa arkaluonteisia tietojasi, vaan myös parantaa kykyäsi suorittaa nopeaa ja tarkkaa vuorovaikutusta tekoälypohjaisten asiakirjojen kanssa. Kun siirrymme yhä digitaalisempaan maailmaan, vankkojen turvatoimien merkitystä ei voi liioitella. Tämä innovatiivinen lähestymistapa dokumenttien hallintaan osoittaa tekoälyn mahdollisuudet parantaa tietoturvaa ja yksityisyyttä.
Kuinka luoda PDF-tiedostoja Macissa ilmaiseksi
Jos käytät Apple MacBookia tai Mac-pöytätietokonetta, voit myös luoda PDF-tiedostoja nopeasti ja helposti käyttämällä tulostusominaisuutta tallentaaksesi asiakirjat PDF-tiedostoina ilman, että sinun tarvitsee käyttää rahaa kolmannen osapuolen sovellusten ostamiseen.
Videon luotto: Lähde
Lue lisää opas:
- Analysoi suuria asiakirjoja paikallisesti, turvallisesti ja yksityisesti PrivateGPT:n ja LocalGPT AI:n avulla
- Kuinka asentaa Llama 3 8B AI paikallisesti tietokoneellesi tai kotiverkkoosi
- ChatBotin rakentaminen ChatGPT:n ja Swiftin avulla
- Kuinka käyttää tekoälyä yksityisesti ilman Internet-yhteyttä?
- Henkilökohtaisten TPG:iden luominen yrityksesi palveluiden, tuotteiden ja muiden mainostamiseksi
- Micron PCIe Gen4 Data Centerin SSD-tallennus
