Compartilhamento de tecnologia

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AnythingLLM, LocalGPT e PrivateGPT estão todos relacionados a grandesmodelo de linguagem (LLM) projetos relacionados que permitem aos usuários interagir com documentos em seu ambiente local, mas apresentam algumas diferenças na implementação e nos recursos. AnythingLLM usa Pinecone e ChromaDB para lidar com incorporações de vetores e a API OpenAI para seu LLM e funcionalidade de sessão.

Qualquer coisaLLM

Uma ferramenta de código aberto desenvolvida pela Mintplex Labs Inc. projetada para criar locais privatizados para indivíduos ou empresas.base de conhecimento . Ele realiza a recuperação e geração de base de conhecimento combinando grandes modelos com aprimoramento de recuperação baseado em RAG (Retrieval-Augmented Generation). AnythingLLM oferece suporte ao uso multiusuário, pode definir gerenciamento de permissões, oferece suporte a vários tipos de documentos, como PDF, TXT, DOCX, etc., e fornece uma interface simples de gerenciamento de documentos. Além disso, suporta uma variedade de LLMs, incorporando modelos e bancos de dados vetoriais, permitindo aos usuários responder perguntas e gerar resumos por meio de diálogo ou pesquisa.

Endereço do documento:https://docs.useanything.com/

GPT local

Um projeto que permite aos usuários conversar com documentos usando modelos GPT em seus dispositivos locais. É um projeto inspirado no privateGPT original, usando o modelo Vicuna-7B e InstructorEmbeddings em vez de LlamaEmbeddings. LocalGPT pode ser executado em GPU, mas CPU também é compatível, embora a execução em CPU possa ser mais lenta. LocalGPT aproveita a ferramenta LangChain para analisar documentos e criar embeddings, que são então armazenados em um banco de dados vetorial local usando o armazenamento vetorial Chroma. Utiliza LLM nativo para entender a pergunta e criar a resposta, extraindo o contexto da resposta do documento.

Endereço do documento:https://github.com/PromtEngineer/localGPT

GPT privado

PrivateGPT é uma plataforma avançada de modelo de linguagem que combina processamento de linguagem de alto desempenho com forte proteção de privacidade.é baseado emIA abertaA arquitetura GPT fornece uma API que oferece suporte a respostas normais e respostas de streaming.
Endereço do documento:https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction

Os principais recursos do PrivateGPT incluem:

• Proteção de privacidade: PrivateGPT remove mais de 50 tipos de informações de identificação pessoal (PII) dos prompts de entrada do usuário e, em seguida, preenche novamente essas informações em respostas geradas para garantir uma experiência de usuário segura e contínua.

• Operação localizada: o PrivateGPT pode ser executado em um ambiente local sem carregar dados na Internet ou compartilhá-los com outras pessoas, protegendo assim a privacidade dos dados.

• Vários cenários de aplicação: PrivateGPT pode ser usado em uma variedade de cenários, incluindo robôs de bate-papo online, respostas automáticas de e-mail, geração de artigos, geração de código, etc. Além disso, pode ser usado para uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural, como geração de texto, sistemas de perguntas e respostas, resumo automático e análise de sentimentos.

• Escrita inteligente: PrivateGPT pode ajudar os criadores a redigir rapidamente estruturas de artigos e gerar conteúdo criativo.

• Projeto de código aberto: PrivateGPT é um projeto de código aberto que permite aos usuários construir seus próprios modelos GPT-4 personalizados por meio de um ambiente de desenvolvimento Python e usá-los sem qualquer codificação ou conhecimento técnico.

• Capacidades de controle de dados: PrivateGPT possui capacidades completas de controle de dados, permitindo aos usuários interagir com modelos de linguagem poderosos no ambiente local para garantir a privacidade e segurança dos dados.

PrivateGPT não apenas fornece uma plataforma de modelo de linguagem eficiente, mas também atende aos rígidos requisitos das empresas modernas em termos de privacidade e segurança de dados por meio de recursos como proteção de privacidade e operação localizada.

No geral, AnythingLLM, LocalGPT e PrivateGPT fornecem uma maneira para os usuários interagirem com documentos em um ambiente local, protegendo a privacidade dos dados e, ao mesmo tempo, aproveitando o poder de grandes modelos de linguagem. A diferença está na pilha de tecnologia específica que eles usam, no hardware que suportam, bem como na interface do usuário e no gerenciamento de permissões.

Tanto LocalGPT quanto PrivateGPT exigem que o LLM seja executado localmente e tenham certos requisitos para a máquina local. AnythingLLM é um pouco mais leve. O computador local não precisa executar o LLM para usar os benefícios do LLM.