Мы рассказали о многих локальных LLM. Вы можете использовать их в качестве помощников для кодинга или запускать на своих крошечных Raspberry Pi.
Но в последнее время я заметил много комментариев, в которых спрашивают о локальных инструментах ИИ для взаимодействия с PDF-файлами и документами.
Во время своих исследований я наткнулся на бесчисленное множество сайтов с искусственным интеллектом, которые обещают обобщать, запрашивать или анализировать PDF-файлы.
Большинство из них были платными или имели ограниченный бесплатный уровень. А если честно, когда вы загружаете документы в «облачный» сервис, нет никакой реальной гарантии конфиденциальности.
Именно поэтому я собрал этот список открытых проектов ИИ, которые позволяют взаимодействовать с PDF-файлами локально. Благодаря этим инструментам ваши данные остаются на вашей машине, в автономном режиме и под вашим контролем.
Резюмируете ли вы длинные научные статьи, извлекаете ключевые идеи или просто ищете конкретные детали – эти инструменты вам помогут.
1. Chatd
chatd – это настольное приложение, которое позволяет вам общаться с документами локально, используя большую языковую модель.
В отличие от других инструментов, chatd поставляется со встроенным LLM runner’ом, поэтому вам не нужно устанавливать ничего дополнительного, просто скачайте, распакуйте и запустите исполняемый файл.
Основные характеристики:
- Все ваши данные остаются на вашем компьютере и никогда не отправляются в облако.
- Поставляется в комплекте с Ollama, локальным LLM-сервером, который управляет языковой моделью за вас. Если у вас уже запущена Ollama, chatd будет использовать ее автоматически.
- Работает без проблем в Windows, MacOS и Linux.
- Продвинутые пользователи могут включить поддержку GPU или выбрать пользовательский LLM.
2. localGPT
LocalGPT – это решение с открытым исходным кодом, позволяющее безопасно работать с документами локально.
Созданный для максимальной конфиденциальности, LocalGPT гарантирует, что никакие данные никогда не покинут ваш компьютер, что делает его идеальным решением для пользователей, заботящихся о конфиденциальности.
Основные характеристики:
- Вся обработка происходит на вашей машине, что исключает утечку данных извне.
- Легко интегрируется с популярными моделями с открытым исходным кодом, такими как HF (HuggingFace), GPTQ, GGML и GGUF.
- Использует LangChain и ChromaDB для запуска полностью локального конвейера Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Поставляется с двумя графическими интерфейсами, один из которых основан на API, а другой – автономный, использующий Streamlit.
- Дополнительная история на основе сессии для запоминания предыдущих вопросов.
- Поддерживаемые форматы файлов: PDF, TXT, CSV, DOCX, markdown и другие. Вы можете добавить пользовательские загрузчики через LangChain.
3. PrivateGPT
PrivateGPT – это готовый к работе проект ИИ, ориентированный на конфиденциальность, который позволяет взаимодействовать с документами с помощью больших языковых моделей (LLM) полностью в автономном режиме.
Никакие данные никогда не покидают локальную среду, что делает его идеальным для таких чувствительных к конфиденциальности отраслей, как здравоохранение, юриспруденция или финансы.
Я лично использовал этот проект и очень рекомендую его за его конфиденциальность и производительность после настройки.
Основные характеристики:
- 100% автономная работа, не требуется подключение к Интернету.
- Построен на основе надежного конвейера извлечения и дополненной генерации.
- Предлагает OpenAI-совместимые API для создания частных, контекстно-ориентированных приложений ИИ.
- Включает удобный интерфейс (Gradio UI) для взаимодействия с вашими документами.
- Использует LlamaIndex для ввода документов, конвейеры RAG и FastAPI, что делает его расширяемым и легко интегрируемым.
- Предоставляет инструменты для опытных пользователей для настройки генерации вложений и поиска фрагментов документов.
4. GPT4All
GPT4All»:https://www.nomic.ai/gpt4all – это еще один проект с открытым исходным кодом, который позволяет запускать большие языковые модели (LLM) в автономном режиме на обычных настольных компьютерах или ноутбуках, без использования интернета, API-вызовов или GPU.
Приложение разработано для плавной работы на различных системах. Оно идеально подходит для пользователей, заботящихся о конфиденциальности, которым нужны локальные возможности ИИ для беспрепятственного взаимодействия с документами или чатами.
Основные характеристики:
- Запускайте LLM локально, не прибегая к облачным вызовам API.
- Работает полностью в автономном режиме, обеспечивая конфиденциальность и контроль над вашими данными.
- Загрузите и установите приложение на Windows, macOS или Linux, чтобы немедленно приступить к работе.
- GPT4All предлагает Python-клиент для интеграции LLM в ваши собственные приложения.
- Функция LocalDocs позволяет вам приватно общаться с вашими документами, предлагая безопасный способ взаимодействия с локальными данными.
- Возможность интеграции с Langchain для расширения функциональности и доступа к внешним базам данных, таким как Weaviate.
5. LM Studio
LM Studio стал моим основным инструментом для ежедневного использования, и это легко мой любимый проект в этом пространстве.
В последнем выпуске (версия 0.3) появилась возможность общаться с документами в чате – бета-версия, которая до сих пор работала исключительно хорошо.
Основные характеристики:
- LM Studio позволяет загружать LLM непосредственно из Hugging Face с помощью браузера в приложении.
- Используйте простой и удобный интерфейс, чтобы общаться с моделями ИИ для решения таких задач, как ответы на вопросы, генерация текста или анализ контента.
- В версии 0.3 появилась возможность загружать документы и взаимодействовать с ними локально (пока в бета-версии).
- Он работает как локальный Сервер, что позволяет легко интегрировать модели ИИ в ваши проекты, не прибегая к помощи сторонних сервисов.
- Загрузка моделей по требованию помогает оптимизировать системные ресурсы, загружая модели только тогда, когда это необходимо.
- Изучайте трендовые и заслуживающие внимания LLM на странице «Обнаружение приложений».
- Также поддерживаются возможности искусственного интеллекта с помощью моделей MistralAIs Pixtral для продвинутых приложений.
- Доступно для macOS, Windows, Linux и Apple Silicon Macs.
Заключение
Лично я использую LM Studio ежедневно. Чтение PDF-файлов изо дня в день может быть довольно утомительным. Поэтому я люблю возиться с такими проектами и искать то, что лучше всего подходит для моего рабочего процесса.
Я начинал с PrivateGPT, но как только попробовал LM Studio, сразу же влюбился в его чистый пользовательский интерфейс и простоту загрузки моделей.
Хотя я также экспериментировал с Ollama в паре с Open WebUI, которые работали хорошо, LM Studio действительно стала моим основным инструментом для эффективной работы с документами.
Это некоторые из проектов, которые я рекомендую для взаимодействия с PDF-документами или общения с ними. Однако если вы знаете другие инструменты с похожей функциональностью, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже и делиться ими с сообществом!
Комментарии (0)