Hvis du leter etter måter å bruke kunstig intelligens (AI) til å analysere og søke i PDF-dokumenter, samtidig som du holder dataene dine sikre og private ved å operere helt offline. Du kan være interessert i dette prosjektet som bruker Ollama for å la deg bruke AI til å engasjere deg direkte med PDF-filene og -dokumentene dine ved å be AI om å trekke ut data, forklaringer og mer fra innholdet i PDF-en.
Det første trinnet i å lage et sikkert dokumenthåndteringssystem er å sette opp et lokalt AI-miljø ved å bruke verktøy som Ollama og Python. Ved å holde dine sensitive dokumenter innenfor rammen av ditt eget IT-miljø, beskytter du dem effektivt mot potensielle trusler på nettet. Denne tilnærmingen utnytter de lokale dataressursene dine til å behandle data og generere svar effektivt, eliminerer behovet for eksterne servere og minimerer risikoen for uautorisert tilgang.
- Dokumentlasting og behandling: For å begynne må PDF-dokumentene dine lastes inn i systemet ved hjelp av en "ustrukturert PDF-laster" fra Longchain. Dette verktøyet lar systemet effektivt behandle ulike PDF-formater, forberede innhold for AI-interaksjon og analyse.
- Gruppering og innebygging av tekst: Når den er lastet inn, blir teksten i dokumentet segmentert i mindre, mer håndterbare biter. Disse bitene blir deretter transformert til vektorinnbygginger ved hjelp av avanserte modeller som Nomic Embed Text, og optimaliserer dermed dataene for effektiv lagring og gjenfinning i AI-systemet.
- Lagre data i en vektordatabase: Tekstinnbyggingene lagres deretter i en lokal vektordatabase, for eksempel Chroma DB. Denne spesialiserte databasen er designet for å behandle vektordata, og forbedrer hastigheten og effektiviteten til dataspørring. Ved å lagre data lokalt øker du ikke bare sikkerheten, men muliggjør også raskere tilgang til data sammenlignet med skybaserte løsninger.
Lokalt AI PDF-søk
Se denne videoen på YouTube.
Samhandle med AI-systemet
Når det lokale AI-miljøet er satt opp og dokumentene er behandlet, kan brukere samhandle med systemet ved å legge inn spørsmål knyttet til dokumentinnholdet. Systemet bruker multiple query retrieval AI for å forbedre relevansen og nøyaktigheten til svarene. Denne AI-komponenten genererer intelligent flere relaterte spørringer fra en enkelt inngang, og forbedrer systemets evne til å gi nøyaktige, kontekstbevisste svar.
Svarene genereres av lokale AI-modeller ved å bruke data hentet fra vektordatabasen. Ved å utføre all behandling, fra datainnhenting til generering av svar, offline, sikrer systemet konfidensialitet og sikkerhet for informasjonen din. Denne lokale behandlingstilnærmingen eliminerer behovet for å overføre data over internett, noe som reduserer risikoen for avlytting eller uautorisert tilgang.
Hvordan lage lenker i PDF-filer
Hvis du jobber med PDF-er til daglig, kan du være interessert i våre andre guider for å lage lenker i PDF-er. Det kan være lurt å legge til hyperkoblinger til nettsider i PDF-en for å gi ekstra informasjon eller ressurser til leserne.
Implementer AI med Ollama
Å sette opp et AI-drevet lokalt chat-system krever litt kunnskap om programvareutvikling, spesielt Python. Artikkelen gir en omfattende guide til de nødvendige bibliotekene og verktøyene, samt kodebiter som hjelper deg med å bygge systemet fra bunnen av. Implementeringsprosessen omfatter flere nøkkeltrinn:
- Installere nødvendige biblioteker og avhengigheter
- Behandling og lasting av PDF-dokumenter i systemet
- Klipp og integrering av tekstdata
- Lagre innbygginger i en lokal vektordatabase
- Håndtere brukerforespørsler og generere svar ved å bruke lokale AI-modeller.
Ved å følge disse trinnene og utnytte kraften til Ollama og Python, kan du lage et sikkert og effektivt system for samhandling med dine sensitive dokumenter.
Forbedre tilgjengelighet og brukervennlighet
Selv om dagens implementering krever kodeferdigheter, er det en mulighet til å gjøre systemet mer tilgjengelig for et bredere publikum. En mulig forbedring er utviklingen av en Streamlit-applikasjon, som vil gi et brukervennlig grafisk grensesnitt for interaksjon med AI. Denne forbedringen vil tillate personer med begrenset kodingserfaring å dra nytte av systemets sikre dokumenthåndteringsfunksjoner.
Utviklingen av et lokalt chattesystem som bruker Ollama til å samhandle med PDF-filer representerer et betydelig fremskritt innen sikker digital dokumenthåndtering. Ved å følge trinnene som er skissert og utnytte kraften til lokale IT-ressurser, kan du implementere et system som ikke bare beskytter den sensitive informasjonen din, men som også forbedrer din evne til å utføre raske og nøyaktige interaksjoner med AI-drevne dokumenter. Når vi beveger oss inn i en stadig mer digital verden, kan viktigheten av robuste sikkerhetstiltak ikke overvurderes. Denne innovative tilnærmingen til dokumenthåndtering demonstrerer potensialet til AI for å forbedre datasikkerhet og personvern.
Hvordan lage PDF-filer på Mac gratis
Hvis du bruker en Apple MacBook eller Mac stasjonær datamaskin, kan du også lage PDF-filer raskt og enkelt ved å bruke utskriftsfunksjonen for å lagre dokumenter som PDF-er uten å måtte bruke pengene dine på å kjøpe tredjepartsapplikasjoner.
Videokreditt: Kilde
Les mer guide:
- Analyser store dokumenter lokalt, sikkert og privat ved å bruke PrivateGPT og LocalGPT AI
- Slik installerer du Llama 3 8B AI lokalt på din PC eller hjemmenettverk
- Hvordan bygge en ChatBot med ChatGPT og Swift
- Hvordan bruke AI privat uten Internett-tilkobling?
- Opprettelse av personlige TPG-er for å markedsføre bedriftens tjenester, produkter og mer
- Micron PCIe Gen4 Data Center SSD-lagring
