Partage de technologie

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AnythingLLM, LocalGPT et PrivateGPT sont tous liés à de grandesmodèle de langage (LLM) qui permettent aux utilisateurs d'interagir avec des documents dans leur environnement local, mais ils présentent quelques différences dans la mise en œuvre et les fonctionnalités. AnythingLLM utilise Pinecone et ChromaDB pour gérer les intégrations vectorielles, ainsi que l'API OpenAI pour son LLM et ses fonctionnalités de session.

ToutLLM

Un outil open source développé par Mintplex Labs Inc. conçu pour créer des locaux privatisés pour les particuliers ou les entreprises.base de connaissances . Il réalise la récupération et la génération de base de connaissances en combinant de grands modèles avec une amélioration de la récupération basée sur RAG (Retrieval-Augmented Generation). AnythingLLM prend en charge une utilisation multi-utilisateurs, peut définir la gestion des autorisations, prend en charge plusieurs types de documents, tels que PDF, TXT, DOCX, etc., et fournit une interface simple de gestion de documents. En outre, il prend en charge une variété de LLM, intégrant des modèles et des bases de données vectorielles, permettant aux utilisateurs de répondre à des questions et de générer des résumés via le dialogue ou la recherche.

Adresse du document :https://docs.useanything.com/

GPT local

Un projet qui permet aux utilisateurs de discuter avec des documents à l'aide de modèles GPT sur leur appareil local. Il s'agit d'un projet inspiré du privateGPT original, utilisant le modèle Vicuna-7B et InstructorEmbeddings au lieu de LlamaEmbeddings. LocalGPT peut fonctionner sur GPU, mais le CPU est également pris en charge, bien que l'exécution sur CPU puisse être plus lente. LocalGPT exploite l'outil LangChain pour analyser les documents et créer des intégrations, qui sont ensuite stockées dans une base de données vectorielles locale à l'aide du stockage vectoriel Chroma. Il utilise le LLM natif pour comprendre la question et créer la réponse, en extrayant le contexte de la réponse du document.

Adresse du document :https://github.com/PromtEngineer/localGPT

GPT privé

PrivateGPT est une plate-forme de modèle de langage avancée qui combine un traitement linguistique haute performance avec une forte protection de la vie privée.c'est basé surOpenAIL'architecture GPT fournit une API qui prend en charge les réponses normales et les réponses en continu.
Adresse du document :https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction

Les principales fonctionnalités de PrivateGPT incluent :

• Protection de la confidentialité : PrivateGPT supprime plus de 50 types d'informations personnellement identifiables (PII) des invites de saisie des utilisateurs, puis remplit à nouveau ces informations dans les réponses générées pour garantir une expérience utilisateur transparente et sécurisée.

• Fonctionnement localisé : PrivateGPT peut s'exécuter dans un environnement local sans télécharger de données sur Internet ni les partager avec d'autres, protégeant ainsi la confidentialité des données.

• Divers scénarios d'application : PrivateGPT peut être utilisé dans une variété de scénarios, notamment les robots de chat en ligne, les réponses automatiques aux e-mails, la génération d'articles, la génération de code, etc. En outre, il peut également être utilisé pour diverses tâches de traitement du langage naturel telles que la génération de texte, les systèmes de questions et réponses, la synthèse automatique et l'analyse des sentiments.

• Écriture intelligente : PrivateGPT peut aider les créateurs à rédiger rapidement des cadres d'articles et à générer du contenu créatif.

• Projet Open Source : PrivateGPT est un projet open source qui permet aux utilisateurs de créer leurs propres modèles GPT-4 personnalisés via un environnement de développement Python et de les utiliser sans aucun codage ni connaissances techniques.

• Capacités de contrôle des données : PrivateGPT dispose de capacités complètes de contrôle des données, permettant aux utilisateurs d'interagir avec de puissants modèles de langage dans l'environnement local pour garantir la confidentialité et la sécurité des données.

PrivateGPT fournit non seulement une plate-forme de modèle de langage efficace, mais répond également aux exigences strictes des entreprises modernes en termes de confidentialité et de sécurité des données grâce à des fonctionnalités telles que la protection de la confidentialité et le fonctionnement localisé.

Dans l'ensemble, AnythingLLM, LocalGPT et PrivateGPT offrent tous aux utilisateurs un moyen d'interagir avec des documents dans un environnement local, en protégeant la confidentialité des données, tout en exploitant la puissance de grands modèles linguistiques. Les différences résident dans les piles technologiques spécifiques qu'ils utilisent, le matériel qu'ils prennent en charge, ainsi que l'interface utilisateur et la gestion des autorisations.

LocalGPT et PrivateGPT nécessitent que LLM soit exécuté localement et ont certaines exigences pour la machine locale. AnythingLLM est légèrement plus léger. L'ordinateur local n'a pas besoin d'exécuter LLM pour profiter des avantages de LLM.