Z łatwością analizuj dokumenty PDF za pomocą AI i Ollama

Jeśli szukasz sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) do analizowania i wyszukiwania dokumentów PDF, przy jednoczesnym zapewnieniu bezpieczeństwa i prywatności danych, działając całkowicie w trybie offline. Być może zainteresuje Cię ten projekt, w którym wykorzystuje się Ollamę, aby umożliwić wykorzystanie sztucznej inteligencji do bezpośredniej interakcji z plikami i dokumentami PDF, prosząc sztuczną inteligencję o wyodrębnienie danych, wyjaśnień i nie tylko z zawartości pliku PDF.

Pierwszym krokiem w tworzeniu bezpiecznego systemu zarządzania dokumentami jest skonfigurowanie lokalnego środowiska AI przy użyciu narzędzi takich jak Ollama i Python. Trzymając wrażliwe dokumenty we własnym środowisku IT, skutecznie chronisz je przed potencjalnymi zagrożeniami internetowymi. Takie podejście wykorzystuje lokalne zasoby obliczeniowe do wydajnego przetwarzania danych i generowania odpowiedzi, eliminując potrzebę stosowania serwerów zewnętrznych i minimalizując ryzyko nieautoryzowanego dostępu.

Ładowanie i przetwarzanie dokumentów: Na początek dokumenty PDF muszą zostać załadowane do systemu przy użyciu „nieustrukturyzowanego modułu ładującego PDF” firmy Longchain. Narzędzie to pozwala systemowi efektywnie przetwarzać różne formaty PDF, przygotowując treści do interakcji i analizy AI.
Grupowanie i osadzanie tekstu: Po załadowaniu tekst w dokumencie jest dzielony na mniejsze, łatwiejsze do zarządzania fragmenty. Fragmenty te są następnie przekształcane w osadzanie wektorów przy użyciu zaawansowanych modeli, takich jak Nomic Embed Text, optymalizując w ten sposób dane pod kątem wydajnego przechowywania i wyszukiwania w systemie AI.
Przechowywanie danych w bazie danych wektorowych: Osadzone teksty są następnie przechowywane w lokalnej bazie danych wektorowych, takiej jak Chroma DB. Ta wyspecjalizowana baza danych przeznaczona jest do przetwarzania danych wektorowych, poprawiając szybkość i efektywność odpytywania danych. Przechowując dane lokalnie, nie tylko zwiększasz bezpieczeństwo, ale także umożliwiasz szybszy dostęp do danych w porównaniu do rozwiązań opartych na chmurze.

Lokalne wyszukiwanie plików AI w formacie AI

Obejrzyj ten film na YouTube.

Wejdź w interakcję z systemem AI

Po skonfigurowaniu lokalnego środowiska AI i przetworzeniu dokumentów użytkownicy mogą wchodzić w interakcję z systemem, wprowadzając zapytania związane z treścią dokumentu. System wykorzystuje sztuczną inteligencję do wyszukiwania wielu zapytań, aby poprawić trafność i dokładność odpowiedzi. Ten komponent AI inteligentnie generuje wiele powiązanych zapytań na podstawie jednego wejścia, poprawiając zdolność systemu do udzielania dokładnych, kontekstowych odpowiedzi.

Odpowiedzi są generowane przez lokalne modele AI przy użyciu danych wyodrębnionych z bazy danych wektorów. Wykonując całe przetwarzanie, od pobrania danych po generowanie odpowiedzi, w trybie offline, system zapewnia poufność i bezpieczeństwo Twoich informacji. To podejście do lokalnego przetwarzania eliminuje potrzebę przesyłania danych przez Internet, zmniejszając ryzyko przechwycenia lub nieuprawnionego dostępu.

Jak tworzyć łącza w plikach PDF

Jeśli na co dzień pracujesz z plikami PDF, być może zainteresują Cię inne nasze poradniki dotyczące tworzenia linków w plikach PDF. Możesz dodać hiperłącza do stron internetowych w pliku PDF, aby zapewnić czytelnikom dodatkowe informacje lub zasoby.

Wdrażaj sztuczną inteligencję z Ollamą

Skonfigurowanie lokalnego systemu czatu opartego na sztucznej inteligencji wymaga pewnej wiedzy z zakresu tworzenia oprogramowania, zwłaszcza języka Python. Artykuł zawiera kompleksowy przewodnik po niezbędnych bibliotekach i narzędziach, a także fragmenty kodu, które pomogą Ci zbudować system od podstaw. Proces wdrożenia składa się z kilku kluczowych etapów:

Instalacja niezbędnych bibliotek i zależności
Przetwarzanie i ładowanie dokumentów PDF do systemu
Wycinanie i integrowanie danych tekstowych
Przechowywanie osadzonych elementów w lokalnej bazie danych wektorów
Obsługa zapytań użytkowników i generowanie odpowiedzi przy użyciu lokalnych modeli AI.

Wykonując poniższe kroki i wykorzystując możliwości Ollama i Python, możesz stworzyć bezpieczny i wydajny system interakcji z poufnymi dokumentami.

Popraw dostępność i użyteczność

Chociaż obecne wdrożenie wymaga umiejętności kodowania, istnieje szansa, aby system stał się bardziej dostępny dla szerszego grona odbiorców. Jednym z możliwych ulepszeń jest opracowanie aplikacji Streamlit, która zapewniłaby przyjazny użytkownikowi interfejs graficzny do interakcji z sztuczną inteligencją. To udoskonalenie umożliwi osobom z ograniczonym doświadczeniem w kodowaniu korzystanie z możliwości bezpiecznego zarządzania dokumentami systemu.

Rozwój lokalnego systemu czatu wykorzystującego Ollamę do interakcji z plikami PDF stanowi znaczący postęp w bezpiecznym zarządzaniu dokumentami cyfrowymi. Postępując zgodnie z opisanymi krokami i wykorzystując możliwości lokalnych zasobów IT, możesz wdrożyć system, który nie tylko chroni Twoje wrażliwe informacje, ale także poprawia Twoją zdolność do przeprowadzania szybkich i dokładnych interakcji z dokumentami opartymi na sztucznej inteligencji. Wkraczając w coraz bardziej cyfrowy świat, nie można przecenić znaczenia solidnych środków bezpieczeństwa. To innowacyjne podejście do zarządzania dokumentami pokazuje potencjał sztucznej inteligencji w zwiększaniu bezpieczeństwa danych i prywatności.

Jak bezpłatnie tworzyć pliki PDF na komputerze Mac

Jeśli używasz komputera stacjonarnego Apple MacBook lub Mac, możesz także szybko i łatwo tworzyć pliki PDF, korzystając z funkcji drukowania, która pozwala zapisywać dokumenty w formacie PDF bez konieczności wydawania pieniędzy na zakup aplikacji innych firm.

Źródło wideo: źródło

Z łatwością analizuj dokumenty PDF za pomocą AI i Ollama