برنامه RAG خود را بسازید: راهنمای گام به گام برای راه اندازی LLM به صورت محلی با استفاده از Ollama، Python، و ChromaDB

در عصری که حفظ حریم خصوصی داده ها در درجه اول اهمیت قرار دارد، راه اندازی مدل زبان محلی خود (LLM) راه حلی حیاتی برای شرکت ها و افراد به طور یکسان فراهم می کند. این آموزش برای راهنمایی شما در فرآیند ایجاد یک چت بات سفارشی با استفاده از Ollama، Python 3 و ChromaDB طراحی شده است که همه به صورت محلی در سیستم شما میزبانی می شوند. در اینجا دلایل اصلی نیاز به این آموزش آورده شده است:

  • سفارشی سازی کامل: میزبانی برنامه Retrieval-Augmented Generation (RAG) به صورت محلی به این معنی است که کنترل کاملی بر تنظیم و سفارشی سازی دارید. شما می توانید بدون اتکا به خدمات خارجی، مدل را متناسب با نیازهای خاص خود تنظیم کنید.
  • حریم خصوصی پیشرفته: با تنظیم مدل LLM خود به صورت محلی، از خطرات مربوط به ارسال داده های حساس از طریق اینترنت جلوگیری می کنید. این امر به ویژه برای شرکت هایی که اطلاعات محرمانه را مدیریت می کنند بسیار مهم است. آموزش مدل خود با داده های خصوصی به صورت محلی تضمین می کند که داده های شما در کنترل شما باقی می مانند.
  • امنیت داده ها: استفاده از مدل های LLM شخص ثالث می تواند داده های شما را در معرض نقض احتمالی و سوء استفاده قرار دهد. استقرار محلی با نگهداری داده های آموزشی شما، مانند اسناد PDF، در محیط امن شما، این خطرات را کاهش می دهد.
  • کنترل بر پردازش داده ها: وقتی LLM خود را میزبانی می کنید، این توانایی را دارید که داده های خود را دقیقاً همانطور که می خواهید مدیریت و پردازش کنید. این…

Source link