- Toolvorstellung:
- Einführung in AnythingLLM als Lösung zur lokalen Nutzung von Sprachmodellen ohne Cloud-Integration.
- Installation:
- Besuche die Website und lade die passende Version für dein Betriebssystem herunter (Windows, Mac oder Linux).
- Installiere die Anwendung wie jedes andere Programm.
- Einrichtung von Arbeitsbereichen:
- Erstelle verschiedene Arbeitsbereiche, in denen du mit unterschiedlichen Modellen arbeiten kannst.
- Wähle ein Sprachmodell (lokal oder extern) für jeden Arbeitsbereich aus.
- Nutzung von lokalen Modellen:
- Entscheide dich für ein lokales Modell (z. B. Lama) und installiere es über die One-Click-Option.
- Teste die Geschwindigkeit und Performance des Modells lokal auf deinem Rechner.
- Datensicherheit und Privatsphäre:
- Nutze lokale Sprachmodelle komplett offline, ohne dass Daten an externe Anbieter gesendet werden.
- Füge private Dateien oder Dokumente in deinen Arbeitsbereich ein und chatte mit ihnen.
- Erweiterte Einstellungen:
- Richte Integrationen wie Text-to-Speech, Vektordatenbanken oder Webscraping-Funktionen nach Bedarf ein.
- Nutze die Möglichkeit, spezifische Agenten oder Kontexte zu laden (z. B. Webseiten, PDFs, Transkripte).
- Verstehen, wie man mit AnythingLLM ein KI-System lokal und offline betreibt.
- Lokale Installation und Konfiguration von Sprachmodellen auf deinem Rechner.
- Nutzung und Verwaltung von Arbeitsbereichen mit verschiedenen Sprachmodellen.
- Verarbeitung von sensiblen Daten ohne Cloud oder externe Anbieter.
- Grundlegende Integration von Funktionen wie Webscraping oder Text-to-Speech.
- Datenschutzkonforme Kundenberatung: Setze lokale Sprachmodelle ein, um sensible Kundendaten zu verarbeiten, ohne sie in die Cloud zu senden.
- Analyse interner Dokumente: Lade interne Berichte oder Dokumente in den Chat und analysiere Inhalte direkt ohne Sicherheitsrisiko.
- Lokale Marktforschung: Nutze Webscraping und Sprachmodelle zur Analyse lokaler Markttrends und Wettbewerber, komplett offline.
- Automatisierte Textgenerierung: Erstelle mit lokalem KI-Support automatisierte Berichte oder Texte für deine Business-Projekte.
- Code-Analyse und Debugging: Verwende ein lokales Modell zur Analyse deines Codes, ohne dass dieser die Entwicklungsumgebung verlässt.
