Mehrere RAG-basierte Instruments, wie NotebookLM und ChatPDF können dabei helfen, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Ihre Abhängigkeit von webbasierten Abläufen wirft jedoch erhebliche Datenschutzbedenken auf, insbesondere beim Umgang mit vertraulichen Unternehmensinformationen. Daher benötigen Organisationen und Einzelpersonen Plattformen, die sicherstellen, dass wise Daten in ihren Systemen sicher bleiben und gleichzeitig umfassende Erkenntnisse liefern. AnythingLLM geht auf diesen Bedarf ein, indem es Benutzern ermöglicht, vertrauliche oder personenbezogene Daten lokal zu verarbeiten. In diesem Artikel werden wir die verschiedenen Funktionen von AnythingLLM erkunden, indem wir fünf davon testen verschiedene Aufforderungen.
Was ist AnythingLLM?
AnythingLLM ist eine hochmoderne Plattform für die lokale Bereitstellung von LMs und erfüllt den Bedarf an privater und kontrollierter Nutzung KI Interaktionen. Durch die Verpflichtung zur lokalen Verarbeitung wird sichergestellt, dass die gesamte Dokumentanalyse direkt auf dem Pc des Benutzers erfolgt, wodurch die mit cloudbasierten Instruments verbundenen Risiken beseitigt werden.
AnythingLLM ist besonders nützlich für die Abfrage und Interaktion mit Dokumenten in den Bereichen Bildung, Advertising and marketing, Finanzen und Personalwesen. Auch Entwickler profitieren von den Coding-Funktionen, da Ollama und AnythingLLM bereits vorinstalliert sind. AnythingLLM ermöglicht auch Benutzern, die keinen Textual content schreiben können, die Interaktion mit dem LLM durch Audio. Das Beste an dieser Plattform ist ihre Offline-Funktionalität, die es Benutzern ermöglicht, ohne Internetverbindung zu arbeiten.
Erste Schritte mit AnythingLLM
Hier sind die Schritte zum effektiven Herunterladen und Installieren von AnythingLLM:
Set up: Besuchen Sie zunächst die AnythingLLM-Web siteund klicken Sie dann auf das bevorzugte Betriebssystem, um AnythingLLM herunterzuladen. Befolgen Sie die zur Set up erforderlichen Schritte.
Wählen Sie Ihren LLM-Anbieter: Wenn Sie AnythingLLM zum ersten Mal starten, werden Sie auf einen Modellauswahlbildschirm stoßen, der verschiedene Auswahlmöglichkeiten bietet. Die Schnittstelle bietet Optionen, die von den integrierten nativen Modellen von AnythingLLM bis hin zu spannenden Integrationen mit Plattformen wie Ollama reichen. Ich habe AnythingLLM als LLM-Anbieter ausgewählt und Lama 3.2-3B als bevorzugtes Modell. Dieses LLM ist ca. 2 GB groß. Probieren Sie je nach Speicherverfügbarkeit in Ihrem System auch andere LLMs aus.
Erstellen Sie den Arbeitsbereich: Nachdem Sie Ihr LLM ausgewählt haben, werden Sie aufgefordert, Ihre E-Mail-ID hinzuzufügen und Ihren ersten Arbeitsbereich zu erstellen. Wenn Sie in den Einstellungen kein LLM auswählen, erhalten Sie im Anbieterbereich standardmäßig das AnythingLLM.
AnythingLLM-Dokumentation: Dieses Dokument enthält alle Informationen zu AnythingLLM, einschließlich Roadmap, Funktionen, Group-Hub, Installationsanleitung und Anleitung zur Anpassung von Brokers und zur Feinabstimmung.
Praktisch mit AnythingLLM
Wir wissen, dass AnythingLLM beim Laden und Zusammenfassen von Dokumenten äußerst effizient ist. Lassen Sie uns diese Fähigkeit anhand eines Beispiels einer IIA untersuchen Dokument zur Personalpolitik.
Wählen Sie Ihren Arbeitsbereich aus und laden Sie dieses Dokument im Chat hoch.
Probieren wir nun einige Eingabeaufforderungen aus.
Eingabeaufforderung 1: Welche Schritte sind im Rekrutierungs- und Auswahlprozess in der IIA-Personalrichtlinie beschrieben?
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Analyse: AnythingLLM zeichnet sich durch das Lesen von Dokumenten und das Bereitstellen präziser, detaillierter Antworten auf Eingabeaufforderungen aus. Die Antworten sind umfassend und enthalten ausführliche und aktuelle Erklärungen.
Aufforderung 2: Erläutern Sie die Kaderstruktur für Mitarbeiter, wie in der IIA-Personalrichtlinie beschrieben.
Antwortbild:
Analyse: Wie bei der vorherigen Eingabeaufforderung verarbeitet AnythingLLM Dokumente, um genaue, punktuelle Antworten zu liefern. Versuchen wir nun, eine Zusammenfassung per Eingabeaufforderung zu erstellen.
Aufforderung 3: Fassen Sie die in der IIA-Personalrichtlinie vorgesehenen Urlaubsansprüche zusammen.
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Analyse: Wenn ich AnythingLLM verwende, schätze ich, dass die Antwort direkt auf das Quelldokument verweist und eine umfassende Zusammenfassung bietet. Diese Methode gewährleistet Transparenz und gibt Benutzern ein klares Verständnis darüber, wie die Antwort abgeleitet wurde, einschließlich ihrer Quelle und ihres möglichen Kontexts.
Aufforderung 4: Erstellen Sie eine Stellenbeschreibung für einen stellvertretenden Supervisor basierend auf der HR-Kaderstruktur des IIA.
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Analyse: In dieser Aufgabe verwenden wir AnythingLLM, um Stellenbeschreibungen zu erstellen. Ich struggle sehr erfreut, eine intestine erstellte Stellenbeschreibung von Immediate zu sehen. Dies liegt auch daran, dass das Dokument relevante Informationen zu Stellen enthält. Als Nächstes können Sie eine Eingabeaufforderung zum Generieren eines Richtliniendokuments ausprobieren.
Aufforderung 5: Entwerfen Sie ein Richtliniendokument für Leistungsbeurteilungen.
Hauptmerkmale von AnythingLLM
Lassen Sie uns nun die wichtigsten Funktionen von AnythingLLM erkunden.
Verwendung lokaler Modelle
Durch die Verwendung von AnythingLLM als LLM-Anbieter können wir lokale LLMs nutzen. Benutzer müssen zunächst die gewünschten LLMs herunterladen, um sie lokal nutzen zu können. Dabei muss sichergestellt werden, dass die gesamte Verarbeitung auf dem Pc des Benutzers erfolgt. Da diese Choice lokal verfügbar ist, ist die Anzahl der Enter-Tokens und Output-Token-Credit nicht begrenzt.
Dokumentinteraktion
Benutzer können verschiedene Dokumentformate (z. B. PDF, TXT, DOCX) hochladen und mit ihnen interagieren.
Mehrere LLM-Optionen
AnythingLLM bietet Zugriff auf verschiedene lokale LLM-Anbieter und ermöglicht Benutzern die Auswahl der Modelle, die ihren Anforderungen am besten entsprechen. Einige beliebte Anbieter sind OpenAI, Zwillinge Und Mistralunter vielen anderen.
Audiounterstützung
Die Anwendung ermöglicht Audioansagen und verbessert so die Zugänglichkeit und das Benutzererlebnis.
KI-Agenten
Benutzer können vorgefertigte Agenten für verschiedene Aufgaben verwenden, z Internet-ScrapingSurfen im Web usw., um erweiterte Interaktionen mit Daten zu ermöglichen. Sie besprechen auch eine bevorstehende Funktion zur Anpassung von Agenten.
Datenschutz und Datensicherheit
AnythingLLM schützt den Benutzerschutz, da es als vollständig lokale Anwendung funktioniert und alle Ihre Daten sicher auf Ihrem Pc beschränkt. Durch die Priorisierung der lokalen Verarbeitung bietet AnythingLLM ein Produktivitätstool, das vertrauliche Informationen schützt und Ihnen die volle Kontrolle über Ihren digitalen Arbeitsplatz gibt.
NVIDIA RTX-Integration
Durch den Betrieb auf NVIDIA RTX-basierten PCs und Workstations nutzt AnythingLLM leistungsstarke Tensor-Kerne für eine effiziente lokale Verarbeitung, wodurch cloudbasierte Lösungen überflüssig werden. Diese Weiterentwicklung ermöglicht Benutzern die Anpassung KI-Workflows und behalten gleichzeitig die volle Kontrolle über ihre Daten.
Zugang zu multimodalem LLM
Einige sind mit den LLM-Anbietern verfügbar, die wie bei AnythingLLM festgelegt sind. Dies sind Llama3.2 Imaginative and prescient 11B und LLaVA Llama3 8B. Ich habe versucht, ein Bild mit diesen LLMs zu beschreiben, aber das System hat einen Fehler ausgegeben. Hoffentlich wird dies bald behoben.
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Abschluss
AnythingLLM stellt einen Sprung in der lokalen LLM-Bereitstellung dar und bietet eine umfassende Lösung, die fortschrittliche KI-Funktionen mit benutzerfreundlichen Schnittstellen verbindet. Durch die Priorisierung von Datenschutz, Zugänglichkeit und Zusammenarbeit demokratisiert die Plattform die KI sowohl für technische als auch für nicht-technische Benutzer. Seine robusten Funktionen zur Dokumenteninteraktion, integrierte LLM-Anbieter und die Verpflichtung zur lokalen Verarbeitung ermöglichen eine nahtlose mehrsprachige Unterstützung und umfassende Anpassung.
Häufig gestellte Fragen
A. AnythingLLM ist eine hochmoderne Plattform für die lokale Bereitstellung großer Sprachmodelle, die Dokumenteninteraktion, Workflow-Automatisierung und kollaborative KI-Erlebnisse ermöglicht. Es ermöglicht die direkte Ausführung des LLM-Modells auf Privat- oder Unternehmensmaschinen ohne Cloud-Abhängigkeit.
A. Besuchen Sie die Obtain-Seite, wählen Sie die mit Ihrem Betriebssystem kompatible Model (Home windows, macOS oder Linux) und folgen Sie dem Standardinstallationsverfahren.
A. Benutzer können verschiedene Dokumentformate hochladen, darunter PDF, TXT und DOCX. Die Plattform ermöglicht das Hochladen von Dokumenten und Interaktionen über Textual content- oder Audioansagen.
A. Ja, es ist darauf ausgelegt, Anfragen zu bearbeiten und Interaktionen in verschiedenen Sprachen zu dokumentieren, um ein breiteres Publikum anzusprechen und die mehrsprachige Kommunikation zu unterstützen.
A. AnythingLLM zeichnet sich durch die lokale Modellbereitstellung aus, die Datenschutz gewährleistet, eine intuitive Benutzeroberfläche, eine integrierte Ollama-Bibliothek und erweiterte Funktionen wie KI-Agenten und Retrieval-Augmented Technology (RAG).
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