Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

AnythingLLM, LocalGPT и PrivateGPT относятся к крупнымязыковая модель (LLM) проекты, которые позволяют пользователям взаимодействовать с документами в их локальной среде, но имеют некоторые различия в реализации и функциях. AnythingLLM использует Pinecone и ChromaDB для обработки векторных вложений, а также API OpenAI для функций LLM и сеансов.

Что угодноLLM

Инструмент с открытым исходным кодом, разработанный Mintplex Labs Inc. и предназначенный для создания приватизированных регионов для частных лиц или предприятий.база знаний . Он реализует поиск и создание базы знаний путем объединения больших моделей с улучшением поиска на основе RAG (поиск-дополненная генерация). AnythingLLM поддерживает многопользовательское использование, может устанавливать управление разрешениями, поддерживает несколько типов документов, таких как PDF, TXT, DOCX и т. д., и предоставляет простой интерфейс управления документами. Кроме того, он поддерживает различные LLM, встраивает модели и векторные базы данных, позволяя пользователям отвечать на вопросы и создавать сводки посредством диалога или поиска.

Адрес документа:https://docs.useanything.com/

LocalGPT

Проект, который позволяет пользователям общаться с документами, используя модели GPT, на своем локальном устройстве. Это проект, вдохновленный оригинальным PrivateGPT, в котором используется модель Vicuna-7B и InstructorEmbeddings вместо LlamaEmbeddings. LocalGPT может работать на графическом процессоре, но также поддерживается процессор, хотя работа на процессоре может быть медленнее. LocalGPT использует инструмент LangChain для анализа документов и создания вложений, которые затем сохраняются в локальной базе данных векторов с использованием векторного хранилища Chroma. Он использует собственный LLM для понимания вопроса и создания ответа, извлекая контекст ответа из документа.

Адрес документа:https://github.com/PromtEngineer/localGPT

PrivateGPT

PrivateGPT — это платформа расширенной языковой модели, сочетающая в себе высокопроизводительную языковую обработку и надежную защиту конфиденциальности.это основано наOpenAIАрхитектура GPT предоставляет API, который поддерживает обычные и потоковые ответы.
Адрес документа:https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction

Ключевые особенности PrivateGPT включают в себя:

• Защита конфиденциальности: PrivateGPT удаляет более 50 типов личной информации (PII) из запросов ввода пользователя, а затем повторно заполняет эту информацию в сгенерированных ответах, чтобы обеспечить бесперебойную и безопасную работу пользователя.

• Локализованная работа: PrivateGPT может работать в локальной среде, не загружая данные в Интернет и не передавая их другим, тем самым защищая конфиденциальность данных.

• Различные сценарии применения: PrivateGPT можно использовать в различных сценариях, включая роботов онлайн-чата, автоматические ответы по электронной почте, создание статей, генерацию кода и т. д. Кроме того, его также можно использовать для различных задач обработки естественного языка, таких как генерация текста, системы вопросов и ответов, автоматическое обобщение и анализ настроений.

• Умное письмо: PrivateGPT может помочь авторам быстро разрабатывать рамки статей и создавать креативный контент.

• Проект с открытым исходным кодом: PrivateGPT — это проект с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям создавать свои собственные персонализированные модели GPT-4 с помощью среды разработки Python и использовать их без какого-либо программирования или технических знаний.

• Возможности управления данными: PrivateGPT обладает полными возможностями управления данными, позволяя пользователям взаимодействовать с мощными языковыми моделями в локальной среде для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных.

PrivateGPT не только предоставляет эффективную платформу языковой модели, но также отвечает строгим требованиям современных предприятий с точки зрения конфиденциальности и безопасности данных благодаря таким функциям, как защита конфиденциальности и локализованное управление.

В целом, AnythingLLM, LocalGPT и PrivateGPT предоставляют пользователям возможность взаимодействовать с документами в локальной среде, защищая конфиденциальность данных и одновременно используя возможности больших языковых моделей. Различия заключаются в конкретных используемых ими стеках технологий, поддерживаемом аппаратном обеспечении, а также в пользовательском интерфейсе и управлении разрешениями.

И LocalGPT, и PrivateGPT требуют, чтобы LLM запускался локально, и имеют определенные требования к локальному компьютеру. AnythingLLM немного проще. На локальном компьютере не требуется запускать LLM, чтобы использовать преимущества LLM.