如何使用 mistral ai 在本地阅读和处理 pdf-凯发k8国际真人

如果您希望将您的pdf文档，收据或个人信息从openai，microsoft，google等第三方公司手中保留。您会很高兴地知道，您可以使用  ai 模型在自己的计算机或个人或专用网络上限制处理和阅读 pdf。

在过去18个月左右的时间里，人工智能（ai）取得了重大进展，特别是在文档处理领域，这要归功于能够阅读的大型语言模型。其中一项进步是使用人工智能在本地阅读和处理pdf文档。本指南将提供有关如何通过在自己的计算机或本地网络上处理pdf文档来确保pdf文档安全的更多详细信息。使用katanaml的开源库使用 ai模型在本地处理pdf文档。

“mistral-7b-v0.1是一个小而强大的模型，适用于许多用例。mistral 7b在所有基准测试上都优于llama 2 13b，具有自然的编码能力和8k序列长度。它是在 apache 2.0 许可下发布的，我们使其易于在任何云上部署。

katanaml是一种开源mlops基础架构，可以在云中或本地使用。它提供了最先进的机器学习 api，可满足各种用例的需求。其中一个应用是使用 mistral 7b 模型处理 pdf 文档。该模型尽管尺寸很小，但具有令人印象深刻的性能指标和适应性。

mistral 7b 是一个 7 亿参数模型，在各种基准测试上都优于其同类产品 llama 3 2b 和 llama 13 1b。它甚至可以接近codellama 34b的代码性能，同时保持英语任务的熟练程度。该模型使用分组查询注意力 （gqa） 进行更快的推理，并使用滑动窗口注意力 （swa） 以更低的成本处理更长的序列。该模型在apache 7.2许可证下发布，可以不受限制地使用。

使用此模型在本地读取和处理pdf的过程可以在google colab或本地机器等平台上执行。这两者之间的选择取决于用户的偏好和需求。google colab 提供了基于云的处理优势，消除了对高端硬件的需求。但是，它也有一些限制，例如免费 gpu 使用量有限。另一方面，使用本地计算机可以进行更好的控制和自定义。但是，由于硬件限制，处理速度可能会变慢。

为了说明该过程，让我们考虑一个 pdf 发票示例。第一步涉及从katanaml克隆存储库并安装必要的要求。然后，用户根据系统的 ram 容量下载量化模型。然后编辑配置文件以优化速度和质量。pdf 中的数据被转换为嵌入并存储在 vector db 中，这一过程称为数据注入。然后运行 main.py 文件以提出问题并根据处理的数据获得答案。

尽管具有令人印象深刻的功能，但 mistral ai 模型并非没有局限性。由于当前技术的限制，处理速度可能会很慢。此外，像任何ai模型一样，mistral 7b也不能幸免于“幻觉”或错误。在这些情况下，人工智能会生成不正确或无意义的响应。

然而，这项技术的潜在应用是巨大的。例如，它可用于从非结构化文档（如发票或合同）中提取结构化信息。这可以显著简化金融、法律和行政等行业的流程。

展望未来，有几种优化和改进的可能性。例如，对模型的进一步微调可以提高其性能。此外，硬件技术的进步可以大大加快处理时间。

使用katanaml的开源库使用mistral ai模型在本地处理pdf文档是ai技术的一个有前途的应用。尽管目前存在局限性，但它提供了对文档处理未来的一瞥，以及人工智能在将平凡的任务转化为自动化流程方面的潜力。