- Платформа з відкритим кодом, яка дозволяє створювати локальних помічників на основі штучного інтелекту за допомогою технології RAG.
- Повна сумісність з моделями, що працюють на одній машині або через зовнішні API.
- Абсолютний суверенітет даних завдяки зберіганню бази знань та розмов на пристрої користувача.
- Гнучка система робочих просторів та агентів, здатних виконувати складні завдання без втручання людини.
¿Як використовувати AnythingLLM без відправки документів у хмару? Я впевнений, що ви вже були в такій ситуації: ви хочете використовувати можливості штучного інтелекту з власними файлами, але думка про ваші конфіденційні дані потрапляють на сервери від якоїсь американської компанії. Що ж, є революційне рішення, яке дозволяє вам Створіть приватний ChatGPT за допомогою AnythingLLM щоб помічник був повністю ваше та приватне.
Йдеться про AnythingLLM, універсальний інструмент, який перетворює будь-який документ або веб-сторінку на інтерактивну базу знань. По суті, він дозволяє створити систему, де штучний інтелект... Прочитайте свої нотатки, перш ніж відповідатигарантуючи, що нічого не вигадано, а інформація зберігається на вашому комп’ютері, подалі від будь-яких цікавих очей у хмарі.
Що ж саме таке AnythingLLM?
Простіше кажучи, це не просто інтерфейс чату, а ціла екосистема, розроблена для тих, хто шукає суверенітет ваших данихЦе повнофункціональний застосунок з відкритим кодом (ліцензія MIT), розроблений Mintplex Labs, який діє як безпечний міст між вашими особистими файлами та можливостями обробки мовних моделей (LLM).
Його магія полягає в тому, що він поєднує три фундаментальні принципи: RAG (Recovery Augmented Generation), що дозволяє штучному інтелекту... Зверніться до ваших конкретних документів. для надання точних відповідей; автономні агенти, які можуть виконувати такі завдання, як підсумовування веб-сайтів або пошук даних; та неймовірна гнучкість у виборі того, який «мозок» ви хочете використовувати, чи то встановлений на вашому ПК, чи зовнішній API.
Варіанти встановлення та розгортання
Залежно від того, наскільки вам подобається експериментувати з технологіями, у вас є три способи почати. Перший варіант Робочий стіл – найпростішийідеально підходить для індивідуальних користувачів, які бажають Встановлення AnythingLLM на Windows крок за кроком і почніть спілкуватися в чаті за п'ять хвилин без технічних ускладнень.
Якщо ви більш досвідчений користувач або працюєте в компанії, версія Docker — це виграшна ставкаОскільки він розміщений на вашому власному сервері, ви можете Встановлення та налаштування AnythingLLM за допомогою Docker керувати кількома користувачами, призначати ролі та дозволи, а також створювати віджети чату для інтеграції в інші внутрішні веб-сайти. Нарешті, є хмарна версія, де Mintplex Labs займається всім обслуговуванням, хоча це єдиний платний варіант.
Покрокове налаштування для локального середовища
Якщо ви хочете бути впевнені, що нічого не покине ваш комп’ютер, першим кроком є встановлення настільної програми. Після відкриття вам потрібно буде вибрати постачальника LLM. Для повної конфіденційності найкраще підключити локальні двигуни, такі як Студія Оллама або LM, після Повний посібник з підключення AnythingLLM до Ollama ввівши URL-адресу локального сервера.
Далі йде модель вбудовування, яка відповідає за перетворіть свої тексти на числові вектори щоб ШІ міг швидко їх знаходити. AnythingLLM вже містить один за замовчуванням під назвою all-MiniLM-L6-v2, який ідеально виконує свою функцію, не вимагаючи жодної складної конфігурації.
Щоб упорядкувати інформацію, вам потрібно створити «Робочий простір». Уявіть собі його як тематичну папку, де ви можете Додавання документів до AnythingLLM такі як PDF-файли, файли Word, CSV-файли або навіть Ви вставляєте URL-адресу веб-сайтуПісля завантаження файлів просто натисніть кнопку «Зберегти та вбудувати», щоб програма обробила дані та зберегла їх у векторній базі даних.
Забезпечення роботи ШІ за допомогою зовнішніх баз даних, таких як Milvus
Хоча інструмент повністю інтегрований, більш вимогливі користувачі можуть налаштувати Milvus як векторну базу даних. Це робиться в меню налаштувань у розділі Постачальники штучного інтелекту > Векторна база данихде вводяться дані підключення до локального сервера Milvus. Це дозволяє керувати набагато більшими обсягами даних з підвищеною ефективністю пошуку.
Після налаштування робочий процес залишається тим самим: завантаження документа в робочу область, переміщення його в активне середовище та вбудовування. Відтепер, коли ви ставите запитання в чаті, AnythingLLM просканує вашу базу даних Milvus витягти точну інформацію та написати відповідь, ґрунтуючись виключно на ваших джерелах.
Розширені функції та інтелектуальні агенти
Що відрізняє цей інструмент від простіших, так це його агентивна здатність. Він не просто відповідає, а може перегляд веб-сторінок, веб-скрейпінг і навіть аналізувати відео YouTube, транскрибуючи їх, щоб витягти суть контенту. Для програмістів це справжня перлина, оскільки дозволяє імпортувати цілі репозиторії з GitHub робити прямі запити щодо коду.
Крім того, він має функцію під назвою «Потоки», яка дозволяє об’єднувати навички агентів для створення автоматизованих робочих процесів. Це крок перед тим, що називається Агентський RAGде ШІ не лише отримує дані, а й міркує про них та уточнює власний пошук, доки не знайде ідеальної відповіді.
Конфіденційність, безпека та порівняння
Що стосується безпеки, то під час запуску в режимі робочого столу або Docker, Ваші розмови та ключі API ніколи не залишають ваш комп'ютерОднак важливо стежити за оновленнями, оскільки, як і будь-яке програмне забезпечення, воно може мати вразливості. Рекомендується уникати обробки файлів із сумнівних джерел, щоб запобігти атакам швидкого впровадження.
Порівняно з іншими варіантами, PrivateGPT є більш мінімалістичним, тоді як Open WebUI більше зосереджений на естетиці чату. AnythingLLM позиціонує себе як ідеальна серединаВін є більш повним, ніж перший, і більше зосереджений на управлінні знаннями, ніж другий, будучи найбільш збалансованим рішенням для тих, хто хоче цифровий «другий мозок».
Захоплювався технікою з дитинства. Я люблю бути в курсі подій у секторі та, перш за все, повідомляти про це. Ось чому я вже багато років присвячую комунікації на веб-сайтах технологій і відеоігор. Ви можете знайти, як я пишу про Android, Windows, MacOS, iOS, Nintendo або будь-яку іншу пов’язану тему, яка спадає вам на думку.