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AnythingLLM, LocalGPT y PrivateGPT están relacionados con grandesmodelo de lenguaje (LLM) proyectos relacionados que permiten a los usuarios interactuar con documentos en su entorno local, pero tienen algunas diferencias en implementación y características. AnythingLLM usa Pinecone y ChromaDB para manejar incrustaciones de vectores, y la API OpenAI para su LLM y funcionalidad de sesión.

Cualquier cosaLLM

Una herramienta de código abierto desarrollada por Mintplex Labs Inc. diseñada para crear locales privatizados para individuos o empresas.base de conocimientos . Realiza la recuperación y generación de una base de conocimientos combinando modelos grandes con una mejora de recuperación basada en RAG (Recuperación-Generación Aumentada). AnythingLLM admite el uso de múltiples usuarios, puede configurar la administración de permisos, admite múltiples tipos de documentos, como PDF, TXT, DOCX, etc., y proporciona una interfaz simple de administración de documentos. Además, admite una variedad de LLM, modelos integrados y bases de datos vectoriales, lo que permite a los usuarios responder preguntas y generar resúmenes mediante el diálogo o la búsqueda.

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

GPT local

Un proyecto que permite a los usuarios chatear con documentos utilizando modelos GPT en su dispositivo local. Es un proyecto inspirado en el GPT privado original, utilizando el modelo Vicuña-7B e InstructorEmbeddings en lugar de LlamaEmbeddings. LocalGPT puede ejecutarse en GPU, pero también es compatible con CPU, aunque la ejecución en CPU puede ser más lenta. LocalGPT aprovecha la herramienta LangChain para analizar documentos y crear incrustaciones, que luego se almacenan en una base de datos vectorial local utilizando el almacenamiento vectorial Chroma. Utiliza LLM nativo para comprender la pregunta y crear la respuesta, extrayendo el contexto de la respuesta del documento.

Dirección del documento:https://github.com/PromtEngineer/localGPT

GPT privado

PrivateGPT es una plataforma de modelo de lenguaje avanzado que combina el procesamiento de lenguaje de alto rendimiento con una sólida protección de la privacidad.está basado enIA abiertaLa arquitectura GPT proporciona una API que admite respuestas normales y respuestas de transmisión.
Dirección del documento:https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction

Las características clave de PrivateGPT incluyen:

• Protección de la privacidad: PrivateGPT elimina más de 50 tipos de información de identificación personal (PII) de las solicitudes de entrada del usuario y luego vuelve a completar esta información en las respuestas generadas para garantizar una experiencia de usuario segura y fluida.

• Operación localizada: PrivateGPT puede ejecutarse en un entorno local sin cargar datos en Internet ni compartirlos con otros, protegiendo así la privacidad de los datos.

• Varios escenarios de aplicación: PrivateGPT se puede utilizar en una variedad de escenarios, incluidos robots de chat en línea, respuestas automáticas a correos electrónicos, generación de artículos, generación de códigos, etc. Además, se puede utilizar para una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural, como generación de texto, sistemas de preguntas y respuestas, resúmenes automáticos y análisis de sentimientos.

• Escritura inteligente: PrivateGPT puede ayudar a los creadores a redactar rápidamente marcos de artículos y generar contenido creativo.

• Proyecto de código abierto: PrivateGPT es un proyecto de código abierto que permite a los usuarios crear sus propios modelos GPT-4 personalizados a través de un entorno de desarrollo Python y utilizarlo sin ningún conocimiento técnico o de codificación.

• Capacidades de control de datos: PrivateGPT tiene capacidades completas de control de datos, lo que permite a los usuarios interactuar con potentes modelos de lenguaje en el entorno local para garantizar la privacidad y seguridad de los datos.

PrivateGPT no solo proporciona una plataforma de modelo de lenguaje eficiente, sino que también cumple con los estrictos requisitos de las empresas modernas en términos de privacidad y seguridad de datos a través de características como protección de la privacidad y operación localizada.

En general, AnythingLLM, LocalGPT y PrivateGPT brindan a los usuarios una forma de interactuar con documentos en un entorno local, protegiendo la privacidad de los datos y aprovechando al mismo tiempo el poder de los grandes modelos de lenguaje. La diferencia radica en la tecnología específica que utilizan, el hardware que admiten, así como la interfaz de usuario y la gestión de permisos.

Tanto LocalGPT como PrivateGPT requieren que LLM se ejecute localmente y tienen ciertos requisitos para la máquina local. AnythingLLM es un poco más liviano. La computadora local no necesita ejecutar LLM para aprovechar los beneficios de LLM.