技術共有

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AnythingLLM、LocalGPT、および PrivateGPT はすべて大規模な言語モデルユーザーがローカル環境でドキュメントを操作できるようにする (LLM) 関連プロジェクトですが、実装と機能にいくつかの違いがあります。 AnythingLLM は、Pinecone と ChromaDB を使用してベクトル埋め込みを処理し、OpenAI API を LLM とセッション機能に使用します。

何でもLLM

Mintplex Labs Inc. が開発したオープンソース ツールで、個人または企業向けに民営化されたロケールを作成するように設計されています。知識ベース 。 RAG（検索拡張生成）に基づく検索強化と大規模モデルを組み合わせることで、知識ベースの検索と生成を実現します。 AnythingLLM はマルチユーザーの使用をサポートし、権限管理を設定でき、PDF、TXT、DOCX などの複数のドキュメント タイプをサポートし、シンプルなドキュメント管理インターフェイスを提供します。さらに、さまざまな LLM、埋め込みモデル、ベクトル データベースをサポートしており、ユーザーは対話や検索を通じて質問に答え、要約を生成できます。

文書アドレス:参考文献

ローカルGPT

ユーザーがローカル デバイス上で GPT モデルを使用してドキュメントとチャットできるようにするプロジェクト。これはオリジナルの privateGPT からインスピレーションを得たプロジェクトで、Vicuna-7B モデルと LlamaEmbeddings の代わりに InstructorEmbeddings を使用しています。 LocalGPT は GPU 上で実行できますが、CPU もサポートされていますが、CPU 上で実行すると速度が低下する可能性があります。 LocalGPT は、LangChain ツールを利用してドキュメントを解析し、埋め込みを作成します。これらの埋め込みは、Chroma ベクター ストレージを使用してローカル ベクター データベースに保存されます。ネイティブ LLM を使用して質問を理解し、文書から回答のコンテキストを抽出して回答を作成します。

文書アドレス:https://github.com/PromtEngineer/localGPT

プライベートGPT

PrivateGPT は、高性能の言語処理と強力なプライバシー保護を組み合わせた高度な言語モデル プラットフォームです。それはに基づいていますオープンAIGPT アーキテクチャは、通常の応答とストリーミング応答をサポートする API を提供します。
文書アドレス:https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction

PrivateGPT の主な機能は次のとおりです。

• プライバシー保護: PrivateGPT は、ユーザー入力プロンプトから 50 種類を超える個人を特定できる情報 (PII) を削除し、生成された応答にこの情報を再入力して、シームレスで安全なユーザー エクスペリエンスを保証します。

• ローカル化された操作: PrivateGPT は、データをインターネットにアップロードしたり、他のユーザーと共有したりすることなく、ローカル環境で実行できるため、データのプライバシーが保護されます。

• さまざまなアプリケーション シナリオ: PrivateGPT は、オンライン チャット ロボット、電子メールの自動返信、記事生成、コード生成など、さまざまなシナリオで使用できます。さらに、テキスト生成、質疑応答システム、自動要約、感情分析など、さまざまな自然言語処理タスクにも使用できます。

• スマートなライティング: PrivateGPT は、クリエイターが記事の枠組みを迅速に作成し、創造的なコンテンツを生成するのに役立ちます。

• オープンソース プロジェクト: PrivateGPT は、ユーザーがコーディングや技術的な知識がなくても、Python 開発環境を通じて独自のパーソナライズされた GPT-4 モデルを構築し、使用できるオープン ソース プロジェクトです。

• データ制御機能: PrivateGPT には完全なデータ制御機能があり、ユーザーがローカル環境で強力な言語モデルを操作してデータのプライバシーとセキュリティを確保できるようにします。

PrivateGPT は、効率的な言語モデル プラットフォームを提供するだけでなく、プライバシー保護やローカライズされた操作などの機能を通じて、データ プライバシーとセキュリティに関する現代の企業の厳しい要件も満たします。

全体として、AnythingLLM、LocalGPT、および PrivateGPT はすべて、大規模な言語モデルの力を活用しながら、ユーザーがローカル環境でドキュメントを操作してデータ プライバシーを保護する方法を提供します。違いは、使用する特定のテクノロジー スタック、サポートするハードウェア、ユーザー インターフェイスと権限管理にあります。

LocalGPT と PrivateGPT はどちらも LLM をローカルで実行する必要があり、ローカル マシンに特定の要件があります。AnythingLLM は、LLM の利点を利用するためにローカル コンピューターで実行する必要はありません。