使用 PrivateGPT 和 LocalGPT AI 在本地、安全和私密地分析大型文档

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如果您有大型业务文档，想要快速有效地进行分析，而无需阅读每个字。您可以利用人工智能的力量在个人笔记本电脑上本地回答有关这些文档的问题。使用 PrivateGPT 和 LocalGPT，您可以安全、私密、快速地总结、分析和研究大型文档。通过简单地提出问题来提取您可能需要用于其他用途的某些数据，这要归功于 GPT AI 模型的强大功能。

对于我们大多数企业来说，处理大量数字文档是一项常见但艰巨的任务。但是，如果您可以简化这一过程，使其更快、更高效、更安全、更私密呢？使用 PrivateGPT 和 LocalGPT 等 AI 工具，现在可以改变我们在本地与文档交互的方式，确保没有个人或私人数据中心、第三方服务器，如 OpenAI、Bing、Google 或其他服务器。

使用 PrivateGPT 和 LocalGPT，您现在可以直接从您的个人笔记本电脑上利用人工智能的力量。这些工具使您可以轻松地总结、分析和研究大量文档。它们不仅节省时间;它们是智能、直观的助手，随时准备筛选数据页面以准确找到您需要的内容。

效率触手可及：想象一下，能够快速浏览冗长的业务报告或研究论文并提取基本信息。有了 PrivateGPT 和 LocalGPT，这成为现实。他们可以总结关键点，突出显示关键数据，甚至提供分析——所有这些都是手动完成所需时间的一小部分。
本地和私密：这些工具的定义特征之一是它们对隐私的关注。由于它们在您的设备本地运行，因此您不必担心敏感信息通过互联网传输。此本地功能可确保您的数据保持安全和私密，让您高枕无忧。
用户友好的交互：这些工具在设计时考虑到了用户。它们直观且易于使用，任何人都可以使用它们，无论他们的技术专长如何。无论您是经验丰富的技术专业人士还是技术知识很少的商人，您都会发现这些工具简单实用。
应用程序的多功能性：无论您是想为演示文稿提取特定数据、在文档中查找复杂问题的答案，还是只是快速了解冗长的报告，PrivateGPT 和 LocalGPT 都能胜任这项任务。它们的多功能性使它们在各种行业和应用中都具有价值。
简化的文档处理：仔细阅读文本页面的日子已经一去不复返了。这些工具可帮助您浏览大量内容，使文档处理变得轻而易举。它们在时间至关重要且准确性不能受到影响的情况下特别有用。

如何使用人工智能安全、私密地分析大型文档

如果您想知道这些工具如何适应您的工作流程，您会很高兴知道它们具有适应性并且可以根据您的特定需求进行定制。无论您是处理案件档案的法律专业人士、分析科学论文的研究人员，还是筛选市场报告的商业分析师，PrivateGPT 和 LocalGPT 都可以成为您管理和理解复杂文档的盟友。

PrivateGPT 与 LocalGPT

有关如何使用 PrivateGPT 和下载开源 AI 模型的更多信息，请跳转到其官方 GitHub 存储库。

私人GPT

“PrivateGPT 是一个生产就绪的 AI 项目，它允许您使用大型语言模型（LLM）的强大功能询问有关文档的问题，即使在没有互联网连接的情况下也是如此。100% 私密，任何时候都不会有数据离开您的执行环境。

概念和架构：
- PrivateGPT 是一个封装检索增强生成（RAG）管道的 API。
- 它是使用 FastAPI 构建的，并遵循 OpenAI 的 API 方案。
- RAG 管道基于 LlamaIndex，它提供了、或 .LLMBaseEmbeddingVectorStore
主要特点：
- 它提供了使用 GPT 的功能与文档交互的能力，确保隐私并避免数据泄露。
- 该设计允许轻松扩展和调整 API 和 RAG 实现。
- 关键的架构决策包括依赖注入、LlamaIndex 抽象的使用、简单性以及提供 API 和 RAG 管道的完整实现。

本地GPT

有关如何使用 LocalGPT 和下载开源 AI 模型的更多信息，请跳转到其官方 GitHub 存储库。

“LocalGPT 是一项开源计划，可让您在不损害隐私的情况下与文档交谈。由于一切都在本地运行，因此您可以放心，不会有任何数据离开您的计算机。使用 LocalGPT 潜入安全的本地文档交互世界。

最大的隐私：您的数据保留在您的计算机上，确保 100% 安全。
通用模型支持：无缝集成各种开源模型，包括 HF、GPTQ、GGML 和 GGUF。
多样化的嵌入：从一系列开源嵌入中进行选择。
重用您的 LLM：下载后，无需重复下载即可重用您的 LLM。
聊天记录：记住您之前的对话（在会话中）。
API：LocalGPT 有一个可用于构建 RAG 应用程序的 API。
图形界面：LocalGPT 带有两个 GUI，一个使用 API，另一个是独立的（基于 streamlit）。
GPU、CPU 和 MPS 支持：支持开箱即用的多个平台，使用或更多与您的数据聊天！CUDACPUMPS

概念和特点：
- LocalGPT 是一项开源计划，用于使用 GPT 模型在本地设备上与文档进行对话。
- 它确保了隐私，因为没有数据离开设备。
- 功能包括最大的隐私性、多功能模型支持、多样化的嵌入以及重用 LLM 的能力。
- LocalGPT 包括聊天记录、用于构建 RAG 应用程序的 API、两个 GUI，并支持 GPU、CPU 和 MPS。
技术细节：
- LocalGPT 使用 LangChain 在本地运行整个 RAG 管道，确保数据不离开环境的合理性能。
- ingest.py使用LangChain工具解析文档并在本地创建嵌入，并将结果存储在本地向量数据库中。
- run_localGPT.py使用本地 LLM 来处理问题并生成答案，并且能够将此 LLM 替换为 HuggingFace 中的任何其他 LLM，只要它是 HF 格式。

PrivateGPT 和 LocalGPT 都强调隐私和本地数据处理的重要性，迎合了需要在不影响数据安全性的情况下利用 GPT 模型功能的用户。这方面至关重要，因为它确保敏感数据保留在用户自己的环境中，不会通过互联网传输。对于任何关心维护其文件机密性的人来说，这种本地处理方法都是一个关键特征。

就其架构而言，PrivateGPT 旨在易于扩展和适应性。它结合了依赖注入等技术，并使用特定的 LlamaIndex 抽象，使其成为那些希望自定义 GPT 体验的人的灵活工具。另一方面，LocalGPT 提供了一种用户友好的方法，具有多种嵌入、对各种模型的支持和图形用户界面。这一系列功能扩大了 LocalGPT 的吸引力，使其适用于各种应用程序，并可供优先考虑易用性和灵活性的用户使用。

PrivateGPT 和 LocalGPT 的技术方法也不同。PrivateGPT 专注于提供一个包装检索增强生成（RAG）管道的 API，强调简单性和立即修改实现的能力。相反，LocalGPT 提供了更广泛的功能，包括聊天记录、RAG 应用程序的 API 以及与多个平台的兼容性。这使得 LocalGPT 对于那些具有更广泛技术要求的人来说是一个更全面的选择。

这两种工具都是为与大型文档交互并寻求安全、私密环境的用户设计的。然而，LocalGPT 的附加功能，例如其用户界面和模型多功能性，可能会使其对更广泛的用户更具吸引力，尤其是那些具有不同技术需求的用户。它为个人提供了一个更完整的解决方案，不仅寻求文档处理中的隐私和安全性，还寻求便利性和广泛的功能。

虽然 PrivateGPT 和 LocalGPT 都共享使用 GPT 模型进行私有、本地文档交互的核心概念，但它们在架构方法、功能范围和技术细节上有所不同，迎合了用户在文档处理和 AI 交互方面略有不同的需求和偏好。

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