Unlimited AI Agents running locally with Ollama & AnythingLLM

Summary

In diesem Video stellt Timothy Kbat, Gründer von MLEX Labs und Erfinder von Anything LLM, eine Demonstration des Tools vor. Anything LLM ermöglicht es, jedes LLM als Agent zu verwenden, der Aufgaben wie Web-Suchen, Speichern von Informationen und Website-Scraping ausführen kann. Dabei wird das LLM lokal und ohne Cloud betrieben. Durch Quantisierung wird das Modell so komprimiert, dass es auch auf herkömmlichen Computern lauffähig ist. Kbat zeigt, wie man ein Modell installiert, mit Tools kombiniert und dessen Fähigkeiten zur Informationsbeschaffung und Automatisierung erweitert.

Takeaways

• 🚀 Timothy Kbat ist der Gründer von Mlex Labs und Entwickler von Anything LLM, einer Open-Source-Anwendung.
• 💻 Anything LLM ermöglicht es, LLMs (Large Language Models) auf lokalen Geräten wie Mac, Windows und Linux auszuführen, ohne Cloud-Services.
• 🔒 Durch den lokalen Betrieb bleibt alles vollständig privat, da keine Daten an externe Server gesendet werden.
• 📉 Quantisierung ist ein Prozess, der LLMs komprimiert, sodass sie auf Geräten mit geringerer Rechenleistung funktionieren können.
• 🧠 Ein Agent in einem LLM führt nicht nur Textantworten aus, sondern kann Programme, APIs oder andere Aufgaben automatisch ausführen.
• 🌐 Mit Anything LLM können LLMs über das Internet suchen, Webseiten scrapen und Dateien generieren, alles lokal und mit 100 % Privatsphäre.
• 🎯 Die Auswahl der richtigen Quantisierungsstufe ist entscheidend für die Qualität der Modellantworten. Stärkere Komprimierung kann zu Halluzinationen führen.
• 📂 Anything LLM kann in lokale Dokumente eingebettete Informationen nutzen und ermöglicht es, diese in Konversationen zu verwenden.
• 📊 Die Funktionserweiterungen von Anything LLM umfassen das Generieren von Diagrammen und das Speichern von Daten in lokalen Dateien.
• ⭐ Anything LLM ist open-source und wird weiterentwickelt, wobei Nutzer eigene Agenten und Tools definieren können.

Q & A

Was ist 'Anything LLM' und welche Funktionen bietet es?

'Anything LLM' ist eine All-in-One KI-Agenten- und Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Plattform, die auf einem Desktop lokal läuft. Sie ermöglicht es, jede Large Language Model (LLM) auf deinem Computer zu nutzen und diese mit Agentenfunktionen zu erweitern, wie z.B. das Durchsuchen des Webs, das Scrapen von Websites, das Erstellen von Diagrammen und das Speichern von Informationen.

Was ist Quantisierung und warum ist sie wichtig für LLMs?

Quantisierung ist ein Prozess, bei dem ein großes Sprachmodell komprimiert wird, um es auf kleineren Geräten wie CPUs oder GPUs lauffähig zu machen. Sie ist wichtig, um die Speicher- und Rechenanforderungen von LLMs zu reduzieren, damit diese auf handelsüblichen Computern ausgeführt werden können.

Wie unterscheidet sich ein Agent von einem normalen LLM?

Ein Agent unterscheidet sich von einem normalen LLM dadurch, dass er nicht nur Text ausgibt, sondern auch Aktionen ausführt, wie das Durchführen von Programmen, das Abrufen von Informationen aus APIs oder das Interagieren mit Tools. Ein LLM-Agent kann somit Aufgaben automatisieren und erweiterte Funktionen ausführen.

Welche Rolle spielt die Kompressionseinstellung (Q4, Q8) bei der Wahl eines Modells?

Die Kompressionseinstellung bestimmt, wie stark ein Modell komprimiert wird. Q1 steht für die stärkste Kompression, Q8 für die geringste. Bei zu starker Kompression (z.B. Q1 bei einem kleinen Modell) kann es zu fehlerhaften Antworten und Halluzinationen kommen. Für bessere Performance wird oft die Q8-Version verwendet.

Wie kann 'Anything LLM' auf privaten Computern funktionieren?

'Anything LLM' läuft komplett lokal auf einem Rechner ohne Cloud-Integration, wodurch der gesamte Datenfluss und alle Verarbeitungsprozesse auf dem privaten Gerät des Nutzers bleiben. Dies bietet eine hohe Privatsphäre und Kontrolle über die Daten.

Welche Unterschiede gibt es zwischen Modellen wie Llama 3 in Bezug auf ihre Quantisierung?

Llama 3 Modelle können je nach ihrer Quantisierung variieren. Ein Q4-Modell ist standardmäßig komprimiert und eignet sich gut für größere Modelle (z.B. 70 Milliarden Parameter), während ein Q8-Modell bei kleineren Modellen wie dem 8-Milliarden-Parameter-Modell bevorzugt wird, um eine bessere Leistung zu gewährleisten.

Welche Vorteile bietet die Kombination von 'Anything LLM' mit 'Olama'?

Durch die Kombination von 'Anything LLM' mit 'Olama' erhält der Nutzer Agentenfunktionen, die es ermöglichen, LLMs auch auf privaten Geräten auszuführen und erweiterte Aufgaben wie Websuche, das Speichern von Dateien und das Scrapen von Websites lokal durchzuführen.

Wie verbessert Retrieval-Augmented Generation (RAG) die Leistung eines LLM?

RAG verbessert die Leistung eines LLM, indem es das Modell mit externen Datenquellen anreichert. Das LLM kann auf relevante Dokumente oder Daten zugreifen und diese in seine Antworten einbeziehen, was zu präziseren und faktenbasierten Ergebnissen führt.

Wie funktioniert das Hochladen von Dokumenten in 'Anything LLM' und wie wird es genutzt?

Dokumente können in 'Anything LLM' hochgeladen und dem Arbeitsbereich zugeordnet werden. Das Modell nutzt diese Dokumente dann, um bei Anfragen relevante Informationen abzurufen, indem es diese mit der Methode der kontextbasierten Suche verarbeitet.

Welche zukünftigen Erweiterungen sind für 'Anything LLM' geplant?

Zukünftige Erweiterungen für 'Anything LLM' beinhalten die Möglichkeit, benutzerdefinierte Agenten zu definieren und komplexere Werkzeuge zu integrieren. Diese Erweiterungen zielen darauf ab, die Plattform noch flexibler und leistungsfähiger für spezifische Anwendungsfälle zu machen.