Technologieaustausch

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AnythingLLM, LocalGPT und PrivateGPT beziehen sich alle auf großeSprachmodell (LLM)-bezogene Projekte, die es Benutzern ermöglichen, mit Dokumenten in ihrer lokalen Umgebung zu interagieren, weisen jedoch einige Unterschiede in der Implementierung und den Funktionen auf. AnythingLLM verwendet Pinecone und ChromaDB für die Vektoreinbettung sowie die OpenAI-API für seine LLM- und Sitzungsfunktionalität.

AllesLLM

Ein von Mintplex Labs Inc. entwickeltes Open-Source-Tool zur Erstellung privatisierter Standorte für Einzelpersonen oder Unternehmen.Wissensbasis . Es realisiert den Abruf und die Generierung einer Wissensbasis durch die Kombination großer Modelle mit einer Abrufverbesserung auf Basis von RAG (Retrieval-Augmented Generation). AnythingLLM unterstützt die Verwendung durch mehrere Benutzer, kann die Berechtigungsverwaltung festlegen, unterstützt mehrere Dokumenttypen wie PDF, TXT, DOCX usw. und bietet eine einfache Schnittstelle zur Dokumentenverwaltung. Darüber hinaus unterstützt es eine Vielzahl von LLMs, Einbettungsmodellen und Vektordatenbanken, sodass Benutzer Fragen beantworten und Zusammenfassungen durch Dialog oder Suche erstellen können.

Dokumentenadresse:https://docs.useanything.com/

LokalesGPT

Ein Projekt, das es Benutzern ermöglicht, mithilfe von GPT-Modellen auf ihrem lokalen Gerät mit Dokumenten zu chatten. Es ist ein vom ursprünglichen privateGPT inspiriertes Projekt, das das Vicuna-7B-Modell und InstructorEmbeddings anstelle von LlamaEmbeddings verwendet. LocalGPT kann auf der GPU ausgeführt werden, aber auch die CPU wird unterstützt, obwohl die Ausführung auf der CPU möglicherweise langsamer ist. LocalGPT nutzt das LangChain-Tool, um Dokumente zu analysieren und Einbettungen zu erstellen, die dann mithilfe der Chroma-Vektorspeicherung in einer lokalen Vektordatenbank gespeichert werden. Es verwendet natives LLM, um die Frage zu verstehen und die Antwort zu erstellen, indem es den Kontext der Antwort aus dem Dokument extrahiert.

Dokumentenadresse:https://github.com/PromtEngineer/localGPT

PrivateGPT

PrivateGPT ist eine fortschrittliche Sprachmodellplattform, die leistungsstarke Sprachverarbeitung mit starkem Datenschutz kombiniert.es basiert aufOpenAIDie GPT-Architektur stellt eine API bereit, die normale Antworten und Streaming-Antworten unterstützt.
Dokumentenadresse:https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction

Zu den Hauptfunktionen von PrivateGPT gehören:

• Datenschutz: PrivateGPT entfernt über 50 Arten persönlich identifizierbarer Informationen (PII) aus Benutzereingabeaufforderungen und füllt diese Informationen dann erneut in generierte Antworten ein, um ein nahtloses und sicheres Benutzererlebnis zu gewährleisten.

• Lokalisierter Betrieb: PrivateGPT kann in einer lokalen Umgebung ausgeführt werden, ohne Daten ins Internet hochzuladen oder mit anderen zu teilen, wodurch der Datenschutz geschützt wird.

• Verschiedene Anwendungsszenarien: PrivateGPT kann in verschiedenen Szenarien verwendet werden, darunter Online-Chat-Roboter, automatische E-Mail-Antworten, Artikelgenerierung, Codegenerierung usw. Darüber hinaus kann es auch für eine Vielzahl von Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden, wie z. B. Textgenerierung, Frage- und Antwortsysteme, automatische Zusammenfassung und Stimmungsanalyse.

• Intelligentes Schreiben: PrivateGPT kann Erstellern dabei helfen, schnell Artikelrahmen zu entwerfen und kreative Inhalte zu generieren.

• Open-Source-Projekt: PrivateGPT ist ein Open-Source-Projekt, das es Benutzern ermöglicht, ihre eigenen personalisierten GPT-4-Modelle über eine Python-Entwicklungsumgebung zu erstellen und diese ohne Programmier- oder technische Kenntnisse zu verwenden.

• Datenkontrollfunktionen: PrivateGPT verfügt über umfassende Datenkontrollfunktionen, die es Benutzern ermöglichen, mit leistungsstarken Sprachmodellen in der lokalen Umgebung zu interagieren, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.

PrivateGPT bietet nicht nur eine effiziente Sprachmodellplattform, sondern erfüllt auch die strengen Anforderungen moderner Unternehmen in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit durch Funktionen wie Datenschutz und lokalisierten Betrieb.

Alles in allem bieten AnythingLLM, LocalGPT und PrivateGPT Benutzern die Möglichkeit, mit Dokumenten in einer lokalen Umgebung zu interagieren, den Datenschutz zu schützen und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle zu nutzen. Die Unterschiede liegen in den spezifischen Technologie-Stacks, die sie verwenden, der unterstützten Hardware sowie der Benutzeroberfläche und der Berechtigungsverwaltung.

Sowohl LocalGPT als auch PrivateGPT erfordern die lokale Ausführung von LLM und stellen bestimmte Anforderungen an den lokalen Computer. AnythingLLM muss LLM nicht ausführen, um die Vorteile von LLM nutzen zu können.