如果您想要快速有效地分析大型商業文檔，而無需閱讀每個單詞，您可以利用人工智慧的力量在您的個人筆記型電腦上本地回答有關這些文檔的問題。 您可以利用人工智慧的力量在您的個人筆記型電腦上本地回答有關這些文件的問題。 透過 PrivateGPT 和 LocalGPT，您可以安全、私密地快速總結、分析和搜尋大型文件。 透過簡單地提出問題來提取您可能需要用於其他用途的某些數據，有效且有效率地利用 GPT 人工智慧模型的強大功能。
對於商界的大多數人來說，處理大量數位文件是一項常見但艱鉅的任務。 如果您可以簡化此流程，使其更快、更有效率、更安全且更保密，結果會如何？ 借助 PrivateGPT 和 LocalGPT 等人工智慧工具，現在可以透過確保沒有個人或私人資料最終出現在 OpenAI、Bing、Google 或其他伺服器等第三方伺服器上，從而改變我們與本地文件互動的方式。
借助 PrivateGPT 和 LocalGPT，現在您可以從個人筆記型電腦中利用人工智慧的力量。 這些工具可讓您輕鬆總結、分析和搜尋大型文件。 它們不僅可以節省您的時間，還能節省您的時間。 他們是聰明、直觀的助手，隨時準備篩選資料頁以準確找到您需要的內容。
- 效率觸手可及：想像一下能夠快速瀏覽長篇商業報告或研究論文並提取重要資訊。 借助 PrivateGPT 和 LocalGPT，這將成為現實。 他們可以總結關鍵點、突出顯示重要數據，甚至提供分析，所有這些所花費的時間只是手動完成的一小部分。
- 本地與私密：這些工具的特點之一是它們對隱私權保護的重視。 由於它們在您的裝置上本地工作，因此您不必擔心透過網路傳輸敏感資訊。 此本地功能可確保您的資料的安全性和隱私性，讓您高枕無憂。
- 使用者友善的互動：這些工具是為使用者設計的。 它們直觀且易於使用，使每個人都可以使用它們，無論其技術技能如何。 無論您是經驗豐富的技術專業人士還是技術知識很少的商務人士，您都會發現這些工具簡單實用。
- 應用程式多功能性：無論您是要提取簡報的特定資料、在文件中尋找複雜問題的答案，還是只是快速概述長報告，PrivateGPT 和 LocalGPT 都能滿足您的任務。 它們的多功能性使它們在各種行業和應用中都很有價值。
- 簡化文件處理：篩選文字頁面的日子已經一去不復返了。 這些工具可協助您瀏覽大量內容，讓文件更易於操作。 它們在時間至關重要且準確性不能受到影響的情況下特別有用。
如何利用人工智慧安全保密地分析大型文件？
如果您想知道這些工具如何適應您的工作流程，您會很高興知道它們具有適應性，並且可以進行客製化以滿足您的特定需求。 無論您是處理案件的法律專業人士、分析科學文章的研究人員，還是審查市場報告的業務分析師，PrivateGPT 和 LocalGPT 都可以成為您管理和理解複雜文件的盟友。
PrivateGPT 與 LocalGPT
有關使用 PrivateGPT 和下載開源 AI 模型的更多信息，請訪問其官方 GitHub 存儲庫。
私有GPT
「PrivateGPT 是一個可用於生產的 AI 項目，即使在沒有網路連線的情況下，您也可以使用大型語言模型 (LLM) 的功能來詢問有關文件的問題。 100% 私有，任何時候都沒有數據離開您的執行環境。”
- 概念和架構：
- PrivateGPT 是一個封裝檢索增強產生 (RAG) 管道的 API。
- 它是使用 FastAPI 建構的，並遵循 OpenAI 的 API 架構。
- RAG 管道基於 LlamaIndex，它提供了諸如
LLM,BaseEmbedding或VectorStore.
- 主要特點：
- 它提供了使用 GPT 功能與文件互動的能力，確保機密性並避免資料外洩。
- 該設計可以輕鬆擴展和調整 RAG API 和實作。
- 關鍵的架構決策包括依賴項注入、LlamaIndex 抽象的使用、簡單性以及提供 API 和 RAG 管道的完整實作。
本地GPT
有關使用 LocalGPT 和下載開源 AI 模型的更多信息，請訪問官方 GitHub 存儲庫。
「LocalGPT 是一項開源計劃，可讓您在不損害隱私的情況下處理文件。 由於一切都在本地運行，您可以確保沒有資料離開您的電腦。 使用 LocalGPT 深入了解本地、安全的文檔互動世界。
- 最大程度的保密性：您的資料保留在您的電腦上，這保證了 100% 的安全。
- 豐富的模板支援：無縫整合多種開源模板，包括HF、GPTQ、GGML、GGUF等。
- 多樣化整合：從一系列開源嵌入中進行選擇。
- 重複使用您的 LLM：下載後，您可以重複使用您的 LLM，而無需多次下載。
- 對話歷史記錄：記住您之前的對話（在會話中）。
- API：LocalGPT 有一個 API，可用於建立 RAG 應用程式。
- GUI：LocalGPT 附帶兩個 GUI，一個使用 API，另一個是獨立的（基於 Streamlit）。
- 支援 GPU、CPU 和 MPS：開箱即用地支援多個平台，使用以下方式處理您的數據
CUDA,CPUouMPS和更多 ！
- 概念及特色：
- LocalGPT 是一項開源計劃，用於使用 GPT 模型與本機裝置上的文件進行互動。
- 它確保隱私，因為任何資料都不會離開設備。
- 功能包括最大程度的隱私、多功能模型支援、各種嵌入以及重用法學碩士的能力。
- LocalGPT 包括聊天歷史記錄、用於建立 RAG 應用程式的 API、兩個 GUI，並支援 GPU、CPU 和 MPS。
- 技術細節 ：
- LocalGPT 使用 LangChain 在本地運行整個 RAG 管道，確保在資料不離開環境的情況下獲得合理的效能。
ingest.py使用 LangChain 工具解析文件並在本地建立嵌入，將結果儲存在本地向量資料庫中。run_localGPT.py使用本地 LLM 來處理問題並產生答案，可以選擇將此 LLM 替換為 HuggingFace 的任何其他 LLM，只要它是 HF 格式即可。
PrivateGPT和LocalGPT都強調隱私和本地資料處理的重要性，並迎合了需要在不影響資料安全的情況下利用GPT模型功能的使用者。 這方面至關重要，因為它確保敏感資料保留在用戶環境中，而不透過網路傳輸。 對於任何關心保護文件機密性的人來說，這種本地處理方法是一個基本功能。
在架構方面，PrivateGPT 被設計為易於擴展和適應性。 它結合了依賴注入等技術並使用特定的 LlamaIndex 抽象，使其成為希望自訂 GPT 體驗的人的靈活工具。 另一方面，LocalGPT 提供了一種使用者友好的方法，具有各種嵌入、對各種模型的支援和圖形使用者介面。 這一系列功能擴大了 LocalGPT 的吸引力，使其適合各種應用程序，並可供優先考慮易用性和靈活性的用戶使用。
PrivateGPT和LocalGPT的技術手段也有所不同。 PrivateGPT 專注於提供封裝檢索增強產生 (RAG) 管道的 API，重點在於簡單性和立即實施變更的能力。 相反，LocalGPT 提供更廣泛的功能，包括聊天歷史記錄、RAG 應用程式的 API 以及與多個平台的兼容性。 這使得 LocalGPT 成為那些具有更廣泛技術要求的人的更全面的選擇。
這兩種工具都是為與大型文件互動並需要安全且私密的環境的使用者而設計的。 然而，LocalGPT 的附加功能（例如使用者介面和模板多功能性）可能會使其對更廣泛的使用者更具吸引力，尤其是那些具有不同技術需求的使用者。 它為那些不僅在文件處理中尋求隱私和安全，而且還尋求便利和擴展功能的人們提供了更全面的解決方案。
儘管PrivateGPT 和LocalGPT 都共享使用GPT 模型與文件進行本地和私密互動的基本概念，但它們在架構方法、功能範圍和技術細節方面有所不同，從而滿足特定需求。在處理方面，使用者需求和偏好略有不同文件並與人工智慧互動。
