- RAG-tekniikan toteutus tekoälyn tarjoamiseksi räätälöidyillä konteksteilla ilman mallin uudelleenkoulutuksen tarvetta.
- Määritä paikalliset dokumenttikokoelmat LocalDocs-osion avulla parantaaksesi vastausten tarkkuutta.
- Teknisiä käyttöönottovaihtoehtoja REST-rajapintojen, Python-sidontojen tai Docker-konttien avulla edistyneemmissä ympäristöissä.
Olen varma, että sinulle on käynyt niin: asennat tekoälyn omalle tietokoneellesi välttääksesi pilvipalveluiden käyttöä, ja kun yrität saada sen analysoimaan tiedostojasi, ohjelma kertoo sinulle, ettei se tiedä mistä puhut. Se on turhauttavaa, mutta todellisuudessa dokumentin lukemisen määrittäminen Se vaatii muutaman tietyn vaiheen, jotta malli ei eksy ja löytää juuri etsimäsi.
Tämän ratkaisemiseksi sinun on ensin ymmärrettävä, että GPT4All ei "lue" kiintolevyä noin vain, vaan käyttää järjestelmää nimeltä Haun lisätty sukupolvi (RAG)Pohjimmiltaan se on silta, joka etsii kansioistasi asiaankuuluvia katkelmia ja välittää ne mallille juuri ennen kuin se vastaa, mikä säästää sinulta tuntikausia tekoälyn kouluttamisesta alusta alkaen. Sukelletaanpa kaikkeen siihen, miksi GPT4All ei löydä tietoja dokumenteista: miten korjata se.
LocalDocsin salaisuus: Kuinka saada tekoäly näkemään tiedostosi
Jos huomaat, että tekoäly jättää tietosi huomiotta, se johtuu todennäköisesti siitä, että dokumenttikokoelmaa ei ole linkitetty oikein. Voit korjata tämän siirtymällä asetuksissa rataskuvakkeeseen ja etsimällä osiota, joka käsittelee... Paikalliset dokumentitTässä kohtaa taika tapahtuu: sinun on luotava kansio tietokoneellesi ja kerrottava GPT4Allille, että tämä on sen totuuden lähde.
Kun kokoelma on luotu, pelkkä kansion olemassaolo ei riitä. Kun aloitat keskustelun, sinun tulisi katsoa oikeaan yläkulmaan, jossa näet tietokannan kuvakeJos et valitse juuri luomaasi kokoelmaa kyseisestä alasvetovalikosta, chatbot vastaa edelleen vain yleisen koulutuksensa perusteella eikä yksityisten tiedostojesi perusteella.
On tärkeää muistaa, että voit lisätä tai poistaa tiedostoja kyseisestä kansiosta milloin tahansa. Järjestelmä on melko joustava ja muutokset näkyvät automaattisesti, minkä ansiosta tekoäly voi aina olla ajan tasalla dokumentaatiosi suhteen ilman, että koko prosessia tarvitsee käynnistää uudelleen.
Teknisiä vaihtoehtoja edistyneille käyttäjille
Niille, jotka eivät ole tyytyväisiä työpöytäsovellukseen ja haluavat mieluummin rakentaa jotain vankempaa, on useita vaihtoehtoja. Voi käyttää GPT4All REST-rajapintajonka avulla voit tehdä OpenAI:n kaltaisia pyyntöjä, mutta ajaa ne paikallisen koneesi portissa 4891, mikä on ihanteellista, jos haluat Käytä tietokonettasi paikallisena tekoälykeskuksena ja integroi malli omaan ohjelmistoosi.
Jos olet tottunut työskentelemään koodin kanssa, Python-sidokset Ne ovat tehokkain vaihtoehto. Paketin asentaminen gpt4allVoit ladata tiettyjä malleja (kuten .bin-tiedostoja) ja luoda vastauksia skriptien avulla. On jopa mahdollista perustaa palvelin sen avulla. Kolvi tai FastAPI jotta muut paikallisverkon tietokoneet voivat tehdä kyselyitä mallista.
Niille, jotka arvostavat konttien kätevyyttä, Paikallinen tekoäly Se vaikuttaa loistavalta vaihtoehdolta. Koska se on kirjoitettu Go-kielellä ja toimii Dockerilla, se mahdollistaa useiden samanaikaisten puheluiden hallinnan prosessointijonojen kautta, mikä tekee siitä paljon vakaamman jaetuissa työympäristöissä.
Yleisiä virheitä ja nopeita korjauksia
Joskus ongelma ei ole tekoälyssä, vaan käyttöjärjestelmässä. On hyvin yleistä kohdata kuuluisa WinError 2 (Tiedostoa ei löydy) Visual Studio -koodissa äänikomentosarjojen tai ulkoisten tiedostojen yhdistämisongelma voidaan usein ratkaista tarkistamalla, että tiedostopolut käyttävät etuliitettä. r (raaka merkkijono) estääkseen Windowsia sekoittumasta kenoviivoihin.
Toinen kriittinen seikka on tietosuojaVaikka GPT4All on paikallinen, jos käytät siltoja kolmannen osapuolen pilvipalveluihin, muista, että osa dokumenteistasi siirtyy kotiverkkosi ulkopuolelle. Kaiken säilyttämisen etuna GPT4Allin C++-taustajärjestelmässä on se, että Tiedot eivät koskaan poistu laitteistoltasi.takaavat täydellisen turvallisuuden.
Jotta kaikki toimisi ongelmitta, varmista, että lataamasi malli on yhteensopiva prosessorisi arkkitehtuurin kanssa, olipa kyseessä sitten siru Applen, Intelin tai Linux-järjestelmän M1Kvantisoidun CPU-version käyttö on paras tapa estää sovellusta kuluttamasta kaikkea RAM-muistia ja varmistaa sujuva asiakirjojen hakujärjestelmä.
Paikallisen tekoälyn, joka todella löytää tiedot kansioistasi, käyttö riippuu täysin siitä, onko LocalDocs-ominaisuus otettu käyttöön oikein ja onko aktiivinen kokoelma valittu keskustelussa. Yhdistämällä tämän Docker-konttien tai Python-rajapinnan käyttöön voit muuttaa yksinkertaisen keskustelun… data-analyysityökalu erittäin voimakas ja yksityinen.
Intohimoinen teknologiaan pienestä pitäen. Rakastan olla ajan tasalla alalla ja ennen kaikkea viestiä siitä. Siksi olen omistautunut viestintään teknologia- ja videopelisivustoilla useiden vuosien ajan. Löydät minut kirjoittamasta Androidista, Windowsista, MacOS:sta, iOS:stä, Nintendosta tai mistä tahansa muista mieleen tulevista aiheista.