Condivisione della tecnologia

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AnythingLLM, LocalGPT e PrivateGPT sono tutti correlati a largemodello linguistico (LLM) progetti correlati che consentono agli utenti di interagire con i documenti nel loro ambiente locale, ma presentano alcune differenze nell'implementazione e nelle funzionalità. AnythingLLM utilizza Pinecone e ChromaDB per gestire gli incorporamenti di vettori e l'API OpenAI per le funzionalità LLM e di sessione.

QualsiasiLLM

Uno strumento open source sviluppato da Mintplex Labs Inc. progettato per creare locali privatizzati per privati ​​o aziende.base di conoscenza . Realizza il recupero e la generazione di base di conoscenza combinando modelli di grandi dimensioni con il miglioramento del recupero basato su RAG (Retrieval-Augmented Generation). AnythingLLM supporta l'uso multiutente, può impostare la gestione delle autorizzazioni, supporta più tipi di documenti, come PDF, TXT, DOCX, ecc. e fornisce una semplice interfaccia di gestione dei documenti. Inoltre, supporta una varietà di LLM, incorporando modelli e database vettoriali, consentendo agli utenti di rispondere a domande e generare riepiloghi attraverso il dialogo o la ricerca.

Indirizzo del documento:https://docs.useanything.com/

LocalGPT

Un progetto che consente agli utenti di chattare con documenti utilizzando i modelli GPT sul proprio dispositivo locale. È un progetto ispirato all'originale privateGPT, che utilizza il modello Vicuna-7B e InstructorEmbeddings invece di LlamaEmbeddings. LocalGPT può essere eseguito su GPU, ma è supportata anche la CPU, sebbene l'esecuzione su CPU potrebbe essere più lenta. LocalGPT sfrutta lo strumento LangChain per analizzare documenti e creare incorporamenti, che vengono poi archiviati in un database vettoriale locale utilizzando l'archiviazione vettoriale Chroma. Utilizza LLM nativo per comprendere la domanda e creare la risposta, estraendo il contesto della risposta dal documento.

Indirizzo del documento:Italiano: https://github.com/PromtEngineer/localGPT

PrivatoGPT

PrivateGPT è una piattaforma di modello linguistico avanzato che combina l'elaborazione del linguaggio ad alte prestazioni con una forte protezione della privacy.è basato suIA apertaL'architettura GPT fornisce un'API che supporta risposte normali e risposte in streaming.
Indirizzo del documento:https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction

Le caratteristiche principali di PrivateGPT includono:

• Protezione della privacy: PrivateGPT rimuove oltre 50 tipi di informazioni di identificazione personale (PII) dalle richieste di input dell'utente e quindi ripopola queste informazioni in risposte generate per garantire un'esperienza utente fluida e sicura.

• Operazione localizzata: PrivateGPT può essere eseguito in un ambiente locale senza caricare dati su Internet o condividerli con altri, proteggendo così la privacy dei dati.

• Vari scenari applicativi: PrivateGPT può essere utilizzato in una varietà di scenari, inclusi robot di chat online, risposte automatiche alle e-mail, generazione di articoli, generazione di codice, ecc. Inoltre, può essere utilizzato anche per una varietà di attività di elaborazione del linguaggio naturale come la generazione di testo, sistemi di domande e risposte, riepilogo automatico e analisi del sentiment.

• Scrittura intelligente: PrivateGPT può aiutare i creatori a redigere rapidamente la struttura degli articoli e a generare contenuti creativi.

• Progetto Open Source: PrivateGPT è un progetto open source che consente agli utenti di creare i propri modelli GPT-4 personalizzati attraverso un ambiente di sviluppo Python e utilizzarlo senza alcuna conoscenza di codifica o tecnica.

• Funzionalità di controllo dei dati: PrivateGPT dispone di funzionalità complete di controllo dei dati, consentendo agli utenti di interagire con potenti modelli linguistici nell'ambiente locale per garantire la privacy e la sicurezza dei dati.

PrivateGPT non solo fornisce un'efficiente piattaforma di modello linguistico, ma soddisfa anche i severi requisiti delle imprese moderne in termini di privacy e sicurezza dei dati attraverso funzionalità come la protezione della privacy e il funzionamento localizzato.

Nel complesso, AnythingLLM, LocalGPT e PrivateGPT forniscono agli utenti un modo per interagire con i documenti in un ambiente locale, proteggendo la privacy dei dati e sfruttando al tempo stesso la potenza di modelli linguistici di grandi dimensioni. La differenza sta nello stack tecnologico specifico che utilizzano, nell’hardware che supportano, nonché nell’interfaccia utente e nella gestione delle autorizzazioni.

Sia LocalGPT che PrivateGPT richiedono che LLM venga eseguito localmente e presentano determinati requisiti per il computer locale. AnythingLLM è leggermente più leggero. Non è necessario che il computer locale esegua LLM per sfruttare i vantaggi di LLM.