Se você está procurando maneiras de usar inteligência artificial (IA) para analisar e pesquisar documentos PDF, mantendo seus dados seguros e privados operando totalmente offline. Você pode estar interessado neste projeto que usa Ollama para permitir que você use IA para interagir diretamente com seus arquivos e documentos PDF, solicitando à IA que extraia dados, explicações e muito mais do conteúdo do PDF.
A primeira etapa na criação de um sistema de gerenciamento de documentos seguro é configurar um ambiente local de IA usando ferramentas como Ollama e Python. Ao manter seus documentos confidenciais dentro dos limites do seu próprio ambiente de TI, você os protege efetivamente contra possíveis ameaças online. Esta abordagem aproveita os recursos de computação locais para processar dados e gerar respostas de forma eficiente, eliminando a necessidade de servidores externos e minimizando o risco de acesso não autorizado.
- Carregamento e processamento de documentos: Para começar, seus documentos PDF devem ser carregados no sistema usando um “carregador de PDF não estruturado” da Longchain. Esta ferramenta permite que o sistema processe com eficiência diferentes formatos de PDF, preparando o conteúdo para interação e análise de IA.
- Agrupamento e incorporação de texto: depois de carregado, o texto no documento é segmentado em partes menores e mais gerenciáveis. Esses pedaços são então transformados em incorporações de vetores usando modelos avançados como Nomic Embed Text, otimizando assim os dados para armazenamento e recuperação eficientes dentro do sistema de IA.
- Armazenando dados em um banco de dados vetorial: os embeddings de texto são então armazenados em um banco de dados vetorial local, como o Chroma DB. Este banco de dados especializado foi projetado para processar dados vetoriais, melhorando a velocidade e a eficiência da consulta de dados. Ao armazenar dados localmente, você não apenas aumenta a segurança, mas também permite acesso mais rápido aos dados em comparação com soluções baseadas em nuvem.
Pesquisa local de PDF com IA
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Interaja com o sistema de IA
Depois que o ambiente local de IA estiver configurado e os documentos processados, os usuários poderão interagir com o sistema inserindo consultas relacionadas ao conteúdo do documento. O sistema usa IA de recuperação de múltiplas consultas para melhorar a relevância e a precisão das respostas. Este componente de IA gera de forma inteligente diversas consultas relacionadas a partir de uma única entrada, melhorando a capacidade do sistema de fornecer respostas precisas e conscientes do contexto.
As respostas são geradas por modelos locais de IA usando dados extraídos do banco de dados vetorial. Ao realizar todo o processamento, desde a recuperação dos dados até a geração de respostas, offline, o sistema garante a confidencialidade e segurança das suas informações. Esta abordagem de processamento local elimina a necessidade de transmissão de dados pela Internet, reduzindo o risco de interceptação ou acesso não autorizado.
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Implemente IA com Ollama
Configurar um sistema de bate-papo local com tecnologia de IA requer algum conhecimento de desenvolvimento de software, principalmente Python. O artigo fornece um guia completo para as bibliotecas e ferramentas necessárias, bem como trechos de código para ajudá-lo a construir o sistema do zero. O processo de implementação envolve várias etapas principais:
- Instalando as bibliotecas e dependências necessárias
- Processando e carregando documentos PDF no sistema
- Cortando e integrando dados textuais
- Armazenando embeddings em um banco de dados vetorial local
- Lidar com consultas de usuários e gerar respostas usando modelos locais de IA.
Seguindo essas etapas e aproveitando o poder do Ollama e do Python, você pode criar um sistema seguro e eficiente para interagir com seus documentos confidenciais.
Melhore a acessibilidade e usabilidade
Embora a implementação atual exija competências de codificação, existe uma oportunidade de tornar o sistema mais acessível a um público mais vasto. Uma possível melhoria é o desenvolvimento de um aplicativo Streamlit, que forneceria uma interface gráfica amigável para interagir com a IA. Essa melhoria permitiria que indivíduos com experiência limitada em codificação se beneficiassem dos recursos seguros de gerenciamento de documentos do sistema.
O desenvolvimento de um sistema de chat local usando Ollama para interagir com PDFs representa um avanço significativo no gerenciamento seguro de documentos digitais. Seguindo as etapas descritas e aproveitando o poder dos recursos de TI locais, você pode implementar um sistema que não apenas protege suas informações confidenciais, mas também melhora sua capacidade de conduzir interações rápidas e precisas com documentos orientados por IA. À medida que avançamos para um mundo cada vez mais digital, a importância de medidas de segurança robustas não pode ser subestimada. Esta abordagem inovadora à gestão de documentos demonstra o potencial da IA para melhorar a segurança e a privacidade dos dados.
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