كيف يمكن للشركات استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية لتعزيز خصوصية البيانات
تسعى الشركات التي ترغب في استخدام الذكاء الاصطناعي إلى تجنب الاعتماد على الأدوات السحابية مثل Chat-GPT، التي تتطلب عادةً تحميل أو مشاركة بيانات حساسة. بدلاً من ذلك، أصبح بالإمكان الآن تثبيت وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا، مما يضمن بقاء جميع البيانات خاصة وآمنة.
أدوات مفتوحة المصدر لتحسين الخصوصية
هناك عدة أدوات مفتوحة المصدر متاحة للراغبين في تجربة نماذج الذكاء الاصطناعي التي تُشغل محليًا، حيث تركز هذه الأدوات على حماية البيانات، وفعالية التكلفة، وسهولة النشر، مما يجعلها مناسبة لمستويات مختلفة من الخبرة التقنية.
LocalAI
تعتبر LocalAI منصة مفتوحة المصدر تم تطويرها كبديل مباشر لواجهة برمجة تطبيقات OpenAI، حيث تسمح للشركات بتشغيل نماذج التعلم العميق محليًا. تدعم الأداة مجموعة من هياكل النماذج، بما في ذلك Transformers وGGUF وDiffusers.
تتطلب LocalAI مواصفات فنية بسيطة، مما يمكّن الشركات من استخدام الأجهزة المتاحة. تتوفر أدلة شاملة للمساعدة في إعداد الأداة، مما يتيح إنتاج الصور، وتشغيل نماذج LLM، وإنتاج الصوت في الموقع باستخدام أجهزة ذات مواصفات عادية. توفر LocalAI مكتبة واسعة من حالات الاستخدام، مما يساعد الشركات على استكشاف التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على أمان البيانات.
Ollama
تساعد Ollama في إدارة تحميل النماذج والاعتمادات والتكوينات، مما يسهل تشغيل نماذج LLM محليًا. يوفر الإطار المفتوح المصدر واجهات سطر الأوامر والرسوميات، ويدعم أنظمة macOS وLinux وWindows، ويمكن تنزيل نماذج مثل Mistral وLlama 3.2 بسهولة. يعمل كل نموذج في بيئة خاصة به، مما يسهل التبديل بين الأدوات المختلفة للذكاء الاصطناعي لمهام متنوعة.
تدعم Ollama المشاريع البحثية والدردشة والتطبيقات الذكية التي تتعامل مع معلومات حساسة، ومن خلال إزالة الاعتماد على السحابة، يمكن للفرق العمل بعيدًا عن الإنترنت العام، مما يفي بمتطلبات الخصوصية مثل GDPR دون المساس بوظائف الذكاء الاصطناعي.
DocMind AI
يعد DocMind AI تطبيقًا باستخدام Streamlit مع LangChain ونماذج LLM المحلية عبر Ollama لتحقيق تحليل متقدم للوثائق. يمكّن DocMind AI الشركات من تحليل وتلخيص واستخراج البيانات من العديد من صيغ الملفات، بشكل خاص وآمن.
يتطلب DocMind AI معرفة تقنية متوسطة، حيث يعتبر الإلمام بـ Python وStreamlit مفيدًا ولكنه ليس ضروريًا. توفر GitHub تعليمات إعداد شاملة وأمثلة موثقة تبرز تحليل البيانات واستخراج المعلومات وتلخيص الوثائق.
اعتبارات النشر
على الرغم من أن LocalAI وOllama وDocMind AI مصممة لتكون متاحة للجميع، إلا أنه لا شك أن بعض المعرفة التقنية تكون مفيدة. علاوة على ذلك، فإن فهم Python أو Docker أو واجهات سطر الأوامر يمكن أن يساعد في تسهيل عملية النشر.
تمتلك معظم الأدوات القدرة على التشغيل على الأجهزة العادية، لكن الأداء قد يتحسن كلما زادت المواصفات. من الضروري أيضًا تنفيذ جميع تدابير الأمان لبيئة الاستضافة، على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل محليًا تعزز خصوصية البيانات بشكل افتراضي. ولكن الأمان الشامل يساعد في ضمان الحماية من الوصول غير المصرح به، وانتهاكات البيانات المحتملة، وضعف النظام.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
