مدل‌های معمولاً برای استدلال پیچیده و برنامه‌نویسی پیشرفته گزینه‌های قدرتمندی هستند؛ اما برای بسیاری از کارهای روزمره، اجرای هوش مصنوعی روی کامپیوتر شخصی می‌تواند انتخابی اقتصادی‌تر و مناسب‌تر باشد. با استفاده از مدل‌های محلی مانند Gemma 4 و Qwen می‌توانید فایل‌های شخصی را تحلیل کنید، کد بنویسید و پاسخ پرسش‌های معمولی را بگیرید؛ بدون اینکه برای هر درخواست به سرویس ابری نیاز داشته باشید. البته میزان کیفیت و سرعت به مدل انتخابی و سخت‌افزار شما بستگی دارد.

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.