AI Language Models: AnythingLLM Menghadirkan Kemudahan dalam Berinteraksi dengan Dokumen
Sejak dirilisnya ChatGPT yang revolusioner dari OpenAI, jumlah proyek yang berkaitan dengan kecerdasan buatan, terutama model bahasa besar (LLMs), mencapai puncaknya. Banyak dari proyek-proyek ini mampu mengganggu berbagai bidang dengan memungkinkan para peneliti dan pengembang untuk memanfaatkan kekuatan LLMs untuk menangani tugas-tugas kompleks, meningkatkan pemahaman bahasa alami, dan menghasilkan teks yang mirip dengan tulisan manusia. Salah satu proyek tersebut adalah AnythingLLM yang baru-baru ini dirilis oleh Mintplex Labs. AnythingLLM adalah aplikasi full-stack yang bertujuan menjadi cara paling mudah bagi pelanggan untuk berkomunikasi secara cerdas dengan dokumen, sumber daya, dan lainnya, menggunakan antarmuka yang dirancang dengan baik. AnythingLLM menggunakan Pinecone dan ChromaDB untuk mengelola vector embedding dan OpenAI API untuk LLM dan fungsionalitas percakapan. Salah satu kualitas yang membedakan alat ini adalah bahwa ia dapat berjalan dengan latar belakang tanpa menggunakan sejumlah besar memori atau sumber daya karena, secara default, LLM dan vectorDB di-hosting secara terpusat di cloud.
Para pencipta AnythingLLM juga menekankan fitur utama dari alat ini dengan menyoroti bagaimana alat mereka berbeda dari yang lain yang saat ini tersedia di pasar, seperti PrivateGPT, LocalGPT, dan lainnya. Tidak seperti PrivateGPT, yang hanya merupakan alat baris perintah, AnythingLLM memiliki antarmuka pengguna interaktif yang berkontribusi pada pengalaman yang intuitif dan ramah pengguna. Selain itu, PrivateGPT mengharuskan pengguna menjalankan LLM lokal di mesin mereka, yang bukan solusi yang paling efisien dan berdaya guna bagi pengguna yang tidak memiliki mesin yang kuat. Di sisi lain, LocalGPT, yang terinspirasi dari PrivateGPT, juga menghadapi masalah serupa di mana LLM pribadi berjalan di mesin pengguna. Ada juga overhead teknis yang signifikan yang datang dengan solusi-solusi ini. Inilah yang membuat AnythingLLM unggul dibandingkan pesaing-pesaingnya karena menggunakan LLM dan vectorDB yang sudah dikenal oleh pelanggan, sehingga membuatnya lebih mudah diakses. Aplikasi full-stack ini dapat dijalankan secara lokal maupun terpusat di latar belakang.
AnythingLLM menggunakan kontainerisasi dokumen menjadi ruang kerja sebagai dasar. Dalam skenario ini, ruang kerja yang berbeda dapat berbagi catatan yang sama tetapi tidak berinteraksi, sehingga memungkinkan pengguna untuk menjaga ruang kerja yang berbeda untuk kasus penggunaan yang berbeda. AnythingLLM terdiri dari dua mode percakapan: percakapan, di mana pertanyaan sebelumnya disimpan, dan kueri, yang merujuk pada obrolan pertanyaan-jawaban sederhana terhadap dokumen yang ditentukan pengguna. Selain itu, untuk dokumen yang dapat diakses secara publik, setiap respons obrolan juga terdiri dari kutipan yang menghubungkan ke konten asli. Proyek ini dirancang sebagai struktur monorepo dan terdiri terutama dari tiga bagian: pengumpul, front-end, dan server. Pengumpul merupakan utilitas Python yang memungkinkan pengguna untuk dengan cepat mengonversi data yang dapat diakses secara publik dari sumber daya online seperti video dari Saluran Youtube tertentu, Artikel Medium, tautan blog, dll., atau dokumen lokal menjadi format yang dapat digunakan oleh LLM. Front-end produk ini dibangun menggunakan viteJS dan React, sementara server nodeJs dan express menangani semua interaksi LLM dan pengelolaan vectorDB.
Proyek AnythingLLM bersifat open-source di bawah Lisensi MIT, dan para pengembang berharap dapat menerima perbaikan bug dan kontribusi lainnya dari komunitas. Proyek ini memiliki potensi besar untuk sepenuhnya mengubah cara pengguna berinteraksi dengan dokumen atau konten apa pun menggunakan LLM. Pengguna yang tertarik dapat mengkloning proyek dari repositori Github ini dan dapat melanjutkan untuk mengatur aplikasi mereka sendiri.
Keuntungan AnythingLLM dalam Berinteraksi dengan Dokumen
AnythingLLM adalah alat yang inovatif dan memudahkan pengguna dalam berinteraksi dengan dokumen dan konten menggunakan LLM. Dibandingkan dengan solusi-solusi lain seperti PrivateGPT dan LocalGPT, AnythingLLM menawarkan penggunaan yang lebih intuitif dan ramah pengguna melalui antarmuka pengguna interaktif. Perbedaan mendasar yang membedakan AnythingLLM adalah penggunaan LLM dan vectorDB yang sudah dikenal oleh pengguna, sehingga membuatnya lebih mudah diakses. Selain itu, AnythingLLM juga dapat dijalankan secara lokal ataupun terpusat di latar belakang, memberikan fleksibilitas kepada pengguna.
Dalam AnythingLLM, dokumen-dokumen dikelompokkan dalam “ruang kerja” yang memungkinkan pengguna untuk memelihara ruang kerja yang berbeda untuk berbagai kasus penggunaan. Hal ini memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengorganisir dan mengelola dokumen-dokumen mereka sesuai kebutuhan mereka. AnythingLLM juga menyediakan dua mode percakapan, yaitu mode percakapan dan mode kueri. Mode percakapan memungkinkan pengguna untuk menyimpan pertanyaan-pertanyaan sebelumnya dan melanjutkan percakapan dari titik terakhir, sementara mode kueri memungkinkan pengguna untuk melakukan percakapan tanya-jawab sederhana dengan dokumen yang mereka tentukan.
Selain itu, AnythingLLM juga menawarkan kemudahan akses dengan menyediakan tautan kutipan yang menghubungkan ke konten asli untuk dokumen-dokumen yang dapat diakses secara publik. Hal ini memungkinkan pengguna untuk memverifikasi dan mengacu langsung pada sumber asli ketika mendapatkan jawaban dari LLM. Seluruh proyek AnythingLLM juga bersifat open-source di bawah Lisensi MIT, yang berarti pengguna dapat berpartisipasi dalam pengembangan dan memberikan kontribusi seperti perbaikan bug.
Secara keseluruhan, AnythingLLM adalah alat yang inovatif dan berguna bagi pengguna yang ingin berinteraksi dengan dokumen dan konten menggunakan LLM. Dengan antarmuka pengguna yang interaktif dan intuitif, serta fleksibilitas dalam menjalankan aplikasi secara lokal atau terpusat di latar belakang, AnythingLLM memudahkan pengguna dalam mengakses dan memanfaatkan kekuatan LLM untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks dan meningkatkan pemahaman bahasa alami.
Disarikan dari: Citation