大規模なビジネス文書を、一字一句読むことなく、迅速かつ効率的に分析したい場合は、人工知能の力を利用して、個人のラップトップ上でローカルでそれらの文書に関する質問に答えることができます。 人工知能の力を利用して、個人のラップトップ上でローカルでこれらのドキュメントに関する質問に答えることができます。 PrivateGPT と LocalGPT を使用すると、大規模なドキュメントを安全かつ非公開で迅速に要約、分析、検索できます。 GPT の人工知能モデルの力を効果的かつ効率的に使用して、質問するだけで、他の用途に必要になる可能性のある特定のデータを抽出します。
大量のデジタル ドキュメントを処理することは、ビジネス界のほとんどの人々にとって一般的ではありますが、困難な作業です。 このプロセスを合理化し、より速く、より効率的に、より安全に、より機密性を高めることができたらどうでしょうか? PrivateGPT や LocalGPT などの AI ツールのおかげで、個人データやプライベート データが OpenAI、Bing、Google などのサードパーティ サーバーに残らないようにすることで、ドキュメントをローカルで操作する方法を変えることができるようになりました。
PrivateGPT と LocalGPT を使用すると、個人のラップトップから人工知能の力を利用できるようになります。 これらのツールを使用すると、大規模なドキュメントを簡単に要約、分析、検索できます。 時間を節約するだけではありません。 これらは、データのページをふるいにかけ、必要なものを正確に見つけることができる、インテリジェントで直感的なアシスタントです。
- すぐに効率化: 長いビジネスレポートや研究論文に素早く目を通し、重要な情報を抽出できることを想像してみてください。 PrivateGPT と LocalGPT を使用すると、これが現実になります。 重要なポイントを要約し、重要なデータを強調表示し、さらに分析を提供することも、手動で行う場合に比べてほんのわずかな時間で行うことができます。
- ローカルかつプライベート: これらのツールの特徴の XNUMX つは、プライバシーの保護を重視していることです。 これらはデバイス上でローカルに動作するため、機密情報をインターネット経由で送信することを心配する必要はありません。 このローカル機能により、データのセキュリティとプライバシーが確保され、安心感が得られます。
- ユーザーフレンドリーな対話: これらのツールはユーザー向けに設計されています。 これらは直観的で使いやすいため、技術的スキルに関係なく、誰でも利用できます。 経験豊富なテクノロジーの専門家であっても、技術的な知識がほとんどないビジネスパーソンであっても、これらのツールはシンプルで実用的であることがわかります。
- アプリケーションの多用途性: プレゼンテーション用に特定のデータを抽出したい場合でも、文書内の複雑な質問に対する答えを見つけたい場合でも、単に長いレポートの概要を簡単に取得したい場合でも、PrivateGPT と LocalGPT はタスクを実行します。 その多用途性により、さまざまな業界や用途で価値があります。
- 文書処理の簡素化: テキストのページを選り分ける時代は終わりました。 これらのツールは、大規模なコンテンツ内を移動するのに役立ち、ドキュメントを操作しやすくします。 これらは、時間が極めて重要であり、精度を犠牲にすることができないシナリオで特に役立ちます。
AI を使用して大規模なドキュメントを安全かつ機密に分析するにはどうすればよいでしょうか?
これらのツールが自分のワークフローにどのように適合するのか疑問に思っている場合は、これらのツールが適応性があり、特定のニーズに合わせてカスタマイズできることを知っていただければ幸いです。 あなたが訴訟を処理する法律専門家であっても、科学論文を分析する研究者であっても、市場レポートをレビューするビジネス アナリストであっても、PrivateGPT と LocalGPT は、複雑な文書の管理と理解において強力な味方となります。
PrivateGPT と LocalGPT の比較
PrivateGPT の使用方法とオープンソース AI モデルのダウンロードの詳細については、公式 GitHub リポジトリにアクセスしてください。
プライベートGPT
「PrivateGPT は、インターネット接続がないシナリオでも、Large Language Model (LLM) の機能を使用してドキュメントについて質問できる、実稼働対応の AI プロジェクトです。 100% プライベートであり、いつでもデータが実行環境から流出することはありません。」
- コンセプトとアーキテクチャ:
- PrivateGPT は、検索拡張生成 (RAG) パイプラインをカプセル化する API です。
- これは FastAPI を使用して構築されており、OpenAI の API スキーマに従っています。
- RAG パイプラインは LlamaIndex に基づいており、次のような抽象化を提供します。
LLM,BaseEmbeddingまたはVectorStore.
- 主な特長：
- GPT 機能を使用してドキュメントを操作し、機密性を確保し、データ漏洩を回避する機能を提供します。
- この設計により、RAG API と実装の拡張と適応が容易になります。
- 主要なアーキテクチャ上の決定には、依存関係の挿入、LlamaIndex 抽象化の使用、シンプルさ、完全な API と RAG パイプライン実装の提供が含まれます。
ローカルGPT
LocalGPT の使用方法とオープンソース AI モデルのダウンロードの詳細については、公式 GitHub リポジトリにアクセスしてください。
「LocalGPT は、プライバシーを損なうことなくドキュメントと会話できるようにするオープンソースの取り組みです。 すべてがローカルで実行されているため、データがコンピュータから流出することはありません。 LocalGPT を使用した、ローカルで安全なドキュメント対話の世界に飛び込んでください。
- 最大限の機密性: データはコンピュータ上に残り、100% のセキュリティが保証されます。
- 多彩なテンプレートのサポート: HF、GPTQ、GGML、GGUF などのさまざまなオープンソース テンプレートをシームレスに統合します。
- 多様な統合: さまざまなオープンソースの埋め込みから選択します。
- LLM の再利用: LLM は、一度ダウンロードすると、何度もダウンロードすることなく再利用できます。
- 会話履歴: (セッション内の) 以前の会話を記憶します。
- API: LocalGPT には、RAG アプリケーションの構築に使用できる API があります。
- GUI: LocalGPT には XNUMX つの GUI が付属しており、XNUMX つは API を使用し、もう XNUMX つはスタンドアロン (streamlit ベース) です。
- GPU、CPU、MPS のサポート: すぐに使える複数のプラットフォームのサポート。
CUDA,CPUouMPSもっと ！
- コンセプトと特徴：
- LocalGPT は、GPT モデルを使用してローカル デバイス上のドキュメントと会話するためのオープンソース イニシアチブです。
- データがデバイスから流出することはないため、プライバシーが確保されます。
- 機能には、最大のプライバシー、多用途モデルのサポート、さまざまな埋め込み、LLM の再利用機能が含まれます。
- LocalGPT には、チャット履歴、RAG アプリケーションを構築するための API、XNUMX つの GUI が含まれており、GPU、CPU、および MPS をサポートしています。
- 技術的な詳細：
- LocalGPT は、LangChain を使用して RAG パイプライン全体をローカルで実行し、データが環境を離れることなく適切なパフォーマンスを保証します。
ingest.pyLangChain ツールを使用してドキュメントを解析し、ローカルで埋め込みを作成し、結果をローカルのベクトル データベースに保存します。run_localGPT.pyローカル LLM を使用して質問を処理し、回答を生成します。オプションで、HF 形式である限り、この LLM を HuggingFace の他の LLM に置き換えることもできます。
PrivateGPT と LocalGPT はどちらもプライバシーとローカル データ処理の重要性を強調し、データ セキュリティを損なうことなく GPT モデルの機能を活用する必要があるユーザーに対応します。 この側面は、機密データがインターネット経由で送信されることなくユーザーの環境に確実に残るため、非常に重要です。 このローカル処理アプローチは、文書の機密性の保持を懸念する人にとって不可欠な機能です。
アーキテクチャの観点から見ると、PrivateGPT は簡単に拡張でき、適応できるように設計されています。 依存関係注入などの手法が組み込まれており、特定の LlamaIndex 抽象化が使用されているため、GPT エクスペリエンスをカスタマイズしたい人にとって柔軟なツールになります。 一方、LocalGPT は、さまざまな埋め込み、さまざまなモデルのサポート、およびグラフィカル ユーザー インターフェイスを備えたユーザー フレンドリーなアプローチを提供します。 この一連の機能により LocalGPT の魅力が広がり、さまざまなアプリケーションに適し、使いやすさと柔軟性を優先するユーザーがアクセスできるようになります。
PrivateGPT と LocalGPT の技術的アプローチも異なります。 PrivateGPT は、単純さと実装変更を即座に行う機能を重視して、検索拡張生成 (RAG) パイプラインをラップする API を提供することに重点を置いています。 逆に、LocalGPT は、チャット履歴、RAG アプリケーション用の API、複数のプラットフォームとの互換性など、幅広い機能を提供します。 これにより、LocalGPT は、幅広い技術要件を持つユーザーにとって、より包括的なオプションになります。
どちらのツールも、大規模なドキュメントを操作し、安全でプライベートな環境を必要とするユーザー向けに設計されています。 ただし、LocalGPT のユーザー インターフェイスやテンプレートの多機能性などの追加機能により、LocalGPT はより幅広いユーザー、特にさまざまな技術的ニーズを持つユーザーにとってより魅力的なものになる可能性があります。 ドキュメント処理におけるプライバシーとセキュリティだけでなく、利便性と拡張された機能も求める人々に、より包括的なソリューションを提供します。
PrivateGPT と LocalGPT はどちらも、GPT モデルを使用したドキュメントとのローカルおよびプライベートな対話の基本概念を共有していますが、アーキテクチャ上のアプローチ、機能の範囲、および技術的な詳細が異なるため、特定のニーズを満たすことができます。文書を作成し、AI と対話します。
