Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

AnythingLLM, LocalGPT, dan PrivateGPT semuanya terkait dengan skala besarmodel bahasa (LLM) proyek terkait yang memungkinkan pengguna berinteraksi dengan dokumen di lingkungan lokalnya, namun memiliki beberapa perbedaan dalam implementasi dan fitur. AnythingLLM menggunakan Pinecone dan ChromaDB untuk menangani penyematan vektor, dan OpenAI API untuk LLM dan fungsionalitas sesinya.

Apa punLLM

Alat sumber terbuka yang dikembangkan oleh Mintplex Labs Inc. dirancang untuk menciptakan lokal yang diprivatisasi untuk individu atau bisnis.dasar pengetahuan . Ini mewujudkan pengambilan dan pembuatan basis pengetahuan dengan menggabungkan model besar dengan peningkatan pengambilan berdasarkan RAG (Retrieval-Augmented Generation). AnythingLLM mendukung penggunaan multi-pengguna, dapat mengatur manajemen izin, mendukung berbagai jenis dokumen, seperti PDF, TXT, DOCX, dll., dan menyediakan antarmuka manajemen dokumen yang sederhana. Selain itu, mendukung berbagai LLM, model penyematan dan database vektor, memungkinkan pengguna menjawab pertanyaan dan menghasilkan ringkasan melalui dialog atau pencarian.

Alamat dokumen:https://docs.useanything.com/

GPT Lokal

Sebuah proyek yang memungkinkan pengguna mengobrol dengan dokumen menggunakan model GPT di perangkat lokal mereka. Ini adalah proyek yang terinspirasi oleh privateGPT asli, menggunakan model Vicuna-7B dan InstructorEmbeddings, bukan LlamaEmbeddings. LocalGPT dapat berjalan pada GPU, namun CPU juga didukung, meskipun berjalan pada CPU mungkin lebih lambat. LocalGPT memanfaatkan alat LangChain untuk mengurai dokumen dan membuat penyematan, yang kemudian disimpan dalam database vektor lokal menggunakan penyimpanan vektor Chroma. Ia menggunakan LLM asli untuk memahami pertanyaan dan membuat jawabannya, mengekstraksi konteks jawaban dari dokumen.

Alamat dokumen:https://github.com/PromtEngineer/localGPT

GPT Pribadi

PrivateGPT adalah platform model bahasa canggih yang menggabungkan pemrosesan bahasa berkinerja tinggi dengan perlindungan privasi yang kuat.itu didasarkan padaBuka AIArsitektur GPT menyediakan API yang mendukung respons normal dan respons streaming.
Alamat dokumen:https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction

Fitur utama PrivateGPT meliputi:

• Perlindungan privasi: PrivateGPT menghapus lebih dari 50 jenis informasi identitas pribadi (PII) dari perintah masukan pengguna dan kemudian mengisi kembali informasi ini menjadi respons yang dihasilkan untuk memastikan pengalaman pengguna yang lancar dan aman.

• Operasi yang dilokalkan: PrivateGPT dapat berjalan di lingkungan lokal tanpa mengunggah data ke Internet atau membagikannya dengan orang lain, sehingga melindungi privasi data.

• Berbagai skenario aplikasi: PrivateGPT dapat digunakan dalam berbagai skenario, termasuk robot obrolan online, balasan email otomatis, pembuatan artikel, pembuatan kode, dll. Selain itu, ini juga dapat digunakan untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami seperti pembuatan teks, sistem tanya jawab, peringkasan otomatis, dan analisis sentimen.

• Penulisan cerdas: PrivateGPT dapat membantu pembuat konten dengan cepat menyusun kerangka artikel dan menghasilkan konten kreatif.

• Proyek Sumber Terbuka: PrivateGPT adalah proyek sumber terbuka yang memungkinkan pengguna membuat model GPT-4 yang dipersonalisasi melalui lingkungan pengembangan Python dan menggunakannya tanpa pengetahuan coding atau teknis apa pun.

• Kemampuan kontrol data: PrivateGPT memiliki kemampuan kontrol data yang lengkap, memungkinkan pengguna berinteraksi dengan model bahasa canggih di lingkungan lokal untuk memastikan privasi dan keamanan data.

PrivateGPT tidak hanya menyediakan platform model bahasa yang efisien, tetapi juga memenuhi persyaratan ketat perusahaan modern dalam hal privasi dan keamanan data melalui fitur-fitur seperti perlindungan privasi dan operasi lokal.

Secara keseluruhan, AnythingLLM, LocalGPT, dan PrivateGPT menyediakan cara bagi pengguna untuk berinteraksi dengan dokumen di lingkungan lokal, melindungi privasi data, sekaligus memanfaatkan kekuatan model bahasa besar. Perbedaannya terletak pada tumpukan teknologi spesifik yang mereka gunakan, perangkat keras yang mereka dukung, serta antarmuka pengguna dan manajemen izin.

LocalGPT dan PrivateGPT memerlukan LLM untuk dijalankan secara lokal dan memiliki persyaratan tertentu untuk mesin lokal. AnythingLLM sedikit lebih ringan. Komputer lokal tidak perlu menjalankan LLM untuk menggunakan manfaat LLM.