기술나눔

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

AnythingLLM, LocalGPT 및 PrivateGPT는 모두 대규모언어 모델 (LLM) 관련 프로젝트로 사용자가 로컬 환경에서 문서와 상호 작용할 수 있지만 구현 및 기능에 약간의 차이가 있습니다. AnythingLLM은 Pinecone 및 ChromaDB를 사용하여 벡터 임베딩을 처리하고 OpenAI API를 사용하여 LLM 및 세션 기능을 수행합니다.

뭐든지LLM

개인이나 기업을 위한 사유화된 로케일을 만들기 위해 설계된 Mintplex Labs Inc.에서 개발한 오픈 소스 도구입니다.지식 기반 . RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 검색 향상과 대규모 모델을 결합하여 지식 기반의 검색 및 생성을 실현합니다. AnythingLLM은 다중 사용자 사용을 지원하고 권한 관리를 설정할 수 있으며 PDF, TXT, DOCX 등과 같은 여러 문서 유형을 지원하고 간단한 문서 관리 인터페이스를 제공합니다. 또한 다양한 LLM, 임베딩 모델 및 벡터 데이터베이스를 지원하므로 사용자는 대화나 검색을 통해 질문에 답하고 요약을 생성할 수 있습니다.

문서 주소:한국어: https://docs.useanything.com/

로컬GPT

사용자가 로컬 장치에서 GPT 모델을 사용하여 문서와 채팅할 수 있는 프로젝트입니다. LlamaEmbeddings 대신 Vicuna-7B 모델과 InstructorEmbeddings를 사용하는 원본 privateGPT에서 영감을 받은 프로젝트입니다. LocalGPT는 GPU에서 실행될 수 있지만 CPU도 지원되지만 CPU에서 실행하면 속도가 느려질 수 있습니다. LocalGPT는 LangChain 도구를 활용하여 문서를 구문 분석하고 임베딩을 생성한 다음 Chroma 벡터 저장소를 사용하여 로컬 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 네이티브 LLM을 사용하여 질문을 이해하고 답변을 작성하며 문서에서 답변의 컨텍스트를 추출합니다.

문서 주소:https://github.com/PromtEngineer/localGPT

프라이빗GPT

PrivateGPT는 고성능 언어 처리와 강력한 개인 정보 보호를 결합한 고급 언어 모델 플랫폼입니다.그것은 기반으로합니다오픈AIGPT 아키텍처는 일반 응답과 스트리밍 응답을 지원하는 API를 제공합니다.
문서 주소:https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction

PrivateGPT의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 개인 정보 보호: PrivateGPT는 사용자 입력 프롬프트에서 50가지 이상의 개인 식별 정보(PII)를 제거한 다음 이 정보를 생성된 응답에 다시 채워 원활하고 안전한 사용자 경험을 보장합니다.

• 현지화된 작업: PrivateGPT는 데이터를 인터넷에 업로드하거나 다른 사람과 공유하지 않고도 로컬 환경에서 실행될 수 있으므로 데이터 개인정보 보호가 가능합니다.

• 다양한 애플리케이션 시나리오: PrivateGPT는 온라인 채팅 로봇, 자동 이메일 회신, 기사 생성, 코드 생성 등을 포함한 다양한 시나리오에서 사용될 수 있습니다. 또한 텍스트 생성, 질의응답 시스템, 자동 요약, 감성 분석 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용될 수 있습니다.

• 스마트 글쓰기: PrivateGPT는 작성자가 기사 프레임워크 초안을 빠르게 작성하고 창의적인 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 오픈 소스 프로젝트: PrivateGPT는 사용자가 Python 개발 환경을 통해 자신만의 맞춤형 GPT-4 모델을 구축하고 코딩이나 기술 지식 없이도 사용할 수 있는 오픈 소스 프로젝트입니다.

• 데이터 제어 기능: PrivateGPT는 완전한 데이터 제어 기능을 갖추고 있어 사용자가 로컬 환경에서 강력한 언어 모델과 상호 작용하여 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장할 수 있습니다.

PrivateGPT는 효율적인 언어 모델 플랫폼을 제공할 뿐만 아니라 개인 정보 보호 및 현지화된 운영과 같은 기능을 통해 데이터 개인 정보 보호 및 보안 측면에서 현대 기업의 엄격한 요구 사항을 충족합니다.

전반적으로 AnythingLLM, LocalGPT 및 PrivateGPT는 모두 사용자가 로컬 환경에서 문서와 상호 작용할 수 있는 방법을 제공하여 데이터 개인 정보를 보호하는 동시에 대규모 언어 모델의 기능을 활용합니다. 차이점은 사용하는 특정 기술 스택, 지원하는 하드웨어, 사용자 인터페이스 및 권한 관리에 있습니다.

LocalGPT와 PrivateGPT 모두 LLM을 로컬로 실행해야 하며 로컬 컴퓨터에 대한 특정 요구 사항이 있습니다. AnythingLLM은 LLM의 이점을 사용하기 위해 LLM을 실행할 필요가 없습니다.