如果您希望将您的pdf文档,收据或个人信息从openai,microsoft,google等第三方公司手中保留。您会很高兴地知道,您可以使用 ai 模型在自己的计算机或个人或专用网络上限制处理和阅读 pdf。
在过去18个月左右的时间里,人工智能(ai)取得了重大进展,特别是在文档处理领域,这要归功于能够阅读的大型语言模型。其中一项进步是使用人工智能在本地阅读和处理pdf文档。本指南将提供有关如何通过在自己的计算机或本地网络上处理pdf文档来确保pdf文档安全的更多详细信息。使用katanaml的开源库使用 ai模型在本地处理pdf文档。
“mistral-7b-v0.1是一个小而强大的模型,适用于许多用例。mistral 7b在所有基准测试上都优于llama 2 13b,具有自然的编码能力和8k序列长度。它是在 apache 2.0 许可下发布的,我们使其易于在任何云上部署。
katanaml是一种开源mlops基础架构,可以在云中或本地使用。它提供了最先进的机器学习 api,可满足各种用例的需求。其中一个应用是使用 mistral 7b 模型处理 pdf 文档。该模型尽管尺寸很小,但具有令人印象深刻的性能指标和适应性。
mistral 7b 是一个 7 亿参数模型,在各种基准测试上都优于其同类产品 llama 3 2b 和 llama 13 1b。它甚至可以接近codellama 34b的代码性能,同时保持英语任务的熟练程度。该模型使用分组查询注意力 (gqa) 进行更快的推理,并使用滑动窗口注意力 (swa) 以更低的成本处理更长的序列。该模型在apache 7.2许可证下发布,可以不受限制地使用。
使用此模型在本地读取和处理pdf的过程可以在google colab或本地机器等平台上执行。这两者之间的选择取决于用户的偏好和需求。google colab 提供了基于云的处理优势,消除了对高端硬件的需求。但是,它也有一些限制,例如免费 gpu 使用量有限。另一方面,使用本地计算机可以进行更好的控制和自定义。但是,由于硬件限制,处理速度可能会变慢。
为了说明该过程,让我们考虑一个 pdf 发票示例。第一步涉及从katanaml克隆存储库并安装必要的要求。然后,用户根据系统的 ram 容量下载量化模型。然后编辑配置文件以优化速度和质量。pdf 中的数据被转换为嵌入并存储在 vector db 中,这一过程称为数据注入。然后运行 main.py 文件以提出问题并根据处理的数据获得答案。
尽管具有令人印象深刻的功能,但 mistral ai 模型并非没有局限性。由于当前技术的限制,处理速度可能会很慢。此外,像任何ai模型一样,mistral 7b也不能幸免于“幻觉”或错误。在这些情况下,人工智能会生成不正确或无意义的响应。
然而,这项技术的潜在应用是巨大的。例如,它可用于从非结构化文档(如发票或合同)中提取结构化信息。这可以显著简化金融、法律和行政等行业的流程。
展望未来,有几种优化和改进的可能性。例如,对模型的进一步微调可以提高其性能。此外,硬件技术的进步可以大大加快处理时间。
使用katanaml的开源库使用mistral ai模型在本地处理pdf文档是ai技术的一个有前途的应用。尽管目前存在局限性,但它提供了对文档处理未来的一瞥,以及人工智能在将平凡的任务转化为自动化流程方面的潜力。
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