Come creare un sistema AI locale con memoria sul tuo PC

E se potessi sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale innovativa senza compromettere la privacy dei tuoi dati? Immagina un sistema che elabori contratti legali sensibili, cartelle cliniche o dati finanziari interamente sul tuo computer locale, senza cloud, senza server esterni, senza rischi. In un’epoca in cui le violazioni dei dati e della privacy sono in prima pagina, l’idea di sistemi di intelligenza artificiale completamente privati ​​e distribuiti localmente sembra quasi innovativa. Eppure, con l’aumento di Generazione aumentata di recupero (RAG) sistemi, questo approccio non solo è possibile ma anche sempre più accessibile. Combinando le funzionalità di intelligenza artificiale multimodale con una configurazione air-gapped, puoi ottenere un livello di sicurezza e controllo raro nel panorama tecnologico odierno dipendente dal cloud.

In questa guida passo passo, il team AI Automators ti spiega come implementare il tuo Sistema AI completamente privato con memoria locale utilizzando il sistema RAGProgettato per gestire formati di dati diversi e complessi mantenendo tutto sotto controllo. Dalla configurazione dei contenitori Docker all’utilizzo di strumenti come Dockerling e Quadrant, questa prospettiva ti guiderà attraverso i componenti e le strategie necessarie per creare una pipeline AI sicura e ad alte prestazioni. Che tu sia un professionista che lavora in settori ad alta conformità o un appassionato che desidera esplorare soluzioni di intelligenza artificiale locali, questa guida offre un modello per costruire un sistema tanto potente quanto privato. Le possibilità sono infinite, come sfruttarle?

Costruire sistemi di intelligenza artificiale privati

Importanza della riservatezza dei dati

La privacy dei dati è una pietra angolare di questa strategia di implementazione. Mantenendo tutte le operazioni locali, elimini i rischi associati alla trasmissione di informazioni sensibili a server esterni o API basate su cloud. Questo approccio air gap è particolarmente vantaggioso per i settori con requisiti di conformità rigorosi, come quello sanitario, legale e finanziario. Con questo sistema i tuoi dati rimangono completamente sotto il tuo controllo, garantendo la massima sicurezza e riducendo la possibilità di violazioni o accessi non autorizzati.

Comprensione dei sistemi RAG multimodali

I sistemi di generazione potenziati dal recupero migliorano la capacità dell’intelligenza artificiale di recuperare ed elaborare informazioni su diversi tipi di dati, inclusi testo, immagini e audio. Questa capacità multimodale consente al sistema di fornire risposte contestualmente ricche e accurate. Ad esempio, strumenti come Docling possono estrarre dati strutturati da documenti in formati come Markdown o JSON, mentre i Vision Language Models (VLM) elaborano immagini, tabelle e diagrammi incorporati. Insieme, questi componenti creano un sistema di intelligenza artificiale versatile in grado di gestire formati di dati diversi e complessi.

Distribuisci un’intelligenza artificiale locale completamente privata con accesso alla memoria e ai documenti

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Principali strumenti e tecnologie

Costruire un sistema RAG privato e locale richiede una combinazione attentamente selezionata di strumenti e tecnologie. Questi componenti costituiscono la spina dorsale del sistema:

• N8N: Automatizza i flussi di lavoro e semplifica le attività di elaborazione dei dati, garantendo una perfetta integrazione tra i componenti.
• Attracco: Estrae dati strutturati da documenti, inclusi testo, immagini e tabelle, consentendo un’analisi efficiente dei dati.
• Olama: Ospita modelli di intelligenza artificiale locali e genera incorporamenti per la ricerca semantica, migliorando le capacità di recupero del sistema.
• Quadrante: Un database vettoriale è ottimizzato per archiviare e recuperare incorporamenti rilevanti, garantendo ricerche rapide e accurate.
• Finestra mobile: Fornisce la containerizzazione per ambienti isolati e scalabili, semplificando la distribuzione e la gestione.

Questi strumenti lavorano all’unisono per creare una solida pipeline per l’acquisizione, l’elaborazione e l’interrogazione dei documenti, garantendo che il sistema funzioni in modo efficiente e sicuro.

pipeline di elaborazione dei documenti

Le pipeline di elaborazione dei documenti rappresentano il cuore del sistema e gli consentono di gestire in modo efficace vari formati di dati. Utilizza modelli di intelligenza artificiale non generativa per un’estrazione accurata del testo e modelli di linguaggio visivo per elaborare immagini e diagrammi. Ad esempio, un PDF scansionato contenente sia testo che immagini può essere convertito in output strutturato, consentendo all’intelligenza artificiale di analizzare e recuperare tutti gli elementi rilevanti. Questo approccio multimodale garantisce che il sistema possa elaborare qualsiasi cosa, dai documenti di testo semplice ai dati visivi complessi, rendendolo altamente adattabile a diversi casi d’uso.

Requisiti hardware per i modelli IA locali

L’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale locale richiede hardware robusto per garantire un funzionamento regolare ed efficiente. Si consiglia una scheda grafica ad alte prestazioni come la Nvidia RTX 4090 per gestire modelli più grandi e calcoli complessi. Tuttavia, inizialmente è possibile utilizzare modelli open source più piccoli per bilanciare prestazioni e costi. Questa flessibilità ti consente di personalizzare il sistema in base alle tue esigenze e risorse specifiche, con la possibilità di scalarlo man mano che le tue esigenze crescono.

Passaggi per implementare e testare il sistema

La distribuzione di un sistema RAG privato prevede diversi passaggi importanti per garantire una configurazione fluida e affidabile:

• Configura il contenitore Docker: Utilizza Docker per isolare i servizi e creare ambienti scalabili per ciascun componente.
• Configura trigger file locale: Automatizza l’acquisizione di documenti per semplificare i flussi di lavoro di elaborazione.
• Test con modelli open source: Inizia con modelli come GPT OSS o Nomic Embed Text per perfezionare e convalidare il tuo flusso di lavoro.
• Iterare e adattare: Identificare e risolvere colli di bottiglia o inefficienze attraverso test e aggiustamenti iterativi.

Questo approccio sistematico garantisce che il sistema venga implementato in modo efficace e funzioni in modo affidabile, fornendo una solida base per futuri miglioramenti.

Aumentare la portata e l’utilità

Per rendere il sistema più user-friendly, considera l’integrazione di un’interfaccia di chat per richieste in tempo reale. È possibile accedere a questa interfaccia tramite una rete locale, consentendo a più utenti di interagire in modo sicuro con il sistema. Inoltre, un file server statico può ospitare le immagini e i file estratti, consentendo una facile condivisione dei risultati all’interno dell’organizzazione. Una corretta configurazione della rete garantisce un accesso sicuro e multiutente mantenendo la riservatezza dei dati.

Funzionalità avanzate per una migliore efficienza

Diverse funzionalità avanzate possono migliorare ulteriormente le capacità del sistema, rendendolo più potente e adattabile a casi d’uso complessi:

• Incorporamento vettoriale contestuale: Migliora la precisione della ricerca comprendendo le relazioni tra i punti dati, ottenendo risultati più accurati.
• Integrazione del Knowledge Graph: Organizza le informazioni in gerarchie strutturate, fornendo insight più approfonditi e una migliore organizzazione dei dati.
• Elaborazione asincrona: Elabora documenti di grandi dimensioni in parallelo per aumentare l’efficienza e ridurre i tempi di elaborazione.

Queste funzionalità consentono al sistema di gestire attività più sofisticate e fornire prestazioni avanzate, rendendolo adatto a un’ampia gamma di applicazioni.

Scalabilità e miglioramento a lungo termine

Man mano che le esigenze della tua organizzazione si evolvono, il sistema può essere ridimensionato ed esteso per soddisfare le crescenti richieste. La scalabilità può includere l’aggiornamento dell’hardware, l’integrazione di strumenti aggiuntivi o l’adozione di modelli di intelligenza artificiale più avanzati. I miglioramenti futuri potrebbero includere l’ottimizzazione delle capacità di ricerca semantica, l’estrazione di gerarchie di documenti o l’applicazione di analisi avanzate. Test e perfezionamenti continui garantiscono che il sistema rimanga efficace, affidabile e adattato ai tuoi obiettivi nel tempo.

Credito mediatico: Automatismi dell’intelligenza artificiale

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