ساخت دستیار تحقیقاتی هوش مصنوعی به‌صورت کاملاً محلی؛ اجرای RAG با Ollama و اسناد شخصی

اگر با PDF، مقاله، گزارش یا مجموعه‌ای از اسناد زیاد سروکار دارید، می‌توانید به‌جای آپلود آن‌ها در سرویس‌های ابری، یک دستیار تحقیقاتی هوش مصنوعی را روی کامپیوتر خودتان راه‌اندازی کنید. ترکیب Ollama با یک مدل زبانی محلی، مدل Embedding و ابزارهایی مانند Open WebUI یا AnythingLLM امکان ساخت یک سیستم RAG را فراهم می‌کند که اطلاعات موردنیاز را از میان فایل‌های شخصی پیدا کرده و در اختیار مدل قرار می‌دهد.

مزیت اصلی این روش فقط رایگان بودن نیست؛ اسناد در حالت اجرای کاملاً محلی روی سیستم باقی می‌مانند و برای پردازش آن‌ها به ارسال فایل به یک سرویس ابری نیاز ندارید. خود Ollama نیز اعلام می‌کند که در اجرای محلی، داده و محتوای پردازش‌شده روی دستگاه کاربر باقی می‌ماند.

هوش مصنوعی گران است و احتمالاً تا حالا متوجه این موضوع شده‌اید. اشتراکی که زمانی تقریباً همه امکانات موردنیاز را در اختیار شما می‌گذاشت، حالا مدل‌های قدرتمندتر را پشت پلن‌های گران‌تر قرار داده است. محدودیت‌ها نیز بسیار سخت‌گیرانه‌تر شده‌اند و قابلیت‌هایی که واقعاً به آنها نیاز دارید، مدام در بخش‌های گران‌تر صفحه قیمت‌گذاری قرار می‌گیرند.

بخش زیادی از این وضعیت به هزینه پردازش و افزایش تقاضا برای توان محاسباتی مربوط می‌شود، اما همه‌چیز خارج از کنترل شما نیست. نحوه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی نیز روی هزینه پردازش، سرعت رسیدن به محدودیت‌ها و حتی کیفیت پاسخ‌ها تأثیر می‌گذارد.

خوشبختانه راه‌حل ساده‌تر از چیزی است که تصور می‌کنید؛ فقط باید بدانید هر بار که دکمه ارسال را می‌زنید، پشت صحنه چه اتفاقی رخ می‌دهد.