GPT-4All ist eine Desktop Chatbot-Anwendung von Nomic.ai, die es ermöglicht, grosse Sprachmodelle (LLMs) lokal und privat auf einem Gerät auszuführen. Die Anwendung ermöglicht es, mit diesen Modellen zu chatten, lokale Dateien in Informationsquellen für Modelle umzuwandeln (LocalDocs) oder auch zahlreiche frei verfügbare Modelle herunterzuladen.

Ich nutze GPT4all vor allem, um thematische Kollektionen von lokalen Dokumenten zu durchsuchen, befragen, zusammenzufassen etc. Kollektionen enstehen über Wochen und Monate. Ich speichere laufend neue, relevante Dokumente, Texte, PDF, Reports, Fachartikel, Studien, Bücher etc. einem lokalen Ordner auf dem Computer, welche automtisch von GPT4all indiziert werden. Über Zeit entstehen so für mich relevante, spezifische lokale Wissensdatenbanken, die ich für unterschiedliche UseCases spontan nutzen kann. Ein sehr gutes Werkzeug für Research, Studium, Markt- / Konkurrenzanalysen, Auswertung von Studien – es kommen laufend neue Anwedungsfälle dazu.
Local Docs – Das Killerfeature im Vergleich zu anderen KI Tools
LocalDocs erlaubt, dass die KI auf lokal gespeicherte Dokumente zugreift, sie durchsucht und darauf basierend Antworten liefert. Gegenüber den verschiedenen KI Plattformen biete Local Docs gewichtige Vorteile:
- Datenschutz und Privatsphäre: Alle Informationen und Chats bleiben lokal auf dem eigenen Rechner und werden nicht an externe Server übertragen1. Dies gewährleistet die Datenhoheit und ist besonders wichtig für vertrauliche Daten in Unternehmen und Bildungseinrichtungen.
- Offline-Nutzung: Nach der initialen Installation und dem Download der Modelle kann GPT4All vollständig offline genutzt werden, ohne Internetverbindung1.
- Zugriff auf eigene Dokumente: Man kann lokale Ordner mit Text- oder PDF-Dateien als Wissensbasis für die KI nutzen. Dies ermöglicht personalisierte Antworten basierend auf den eigenen Dokumenten.
- Keine Nutzungsbeschränkungen: Im Gegensatz zu vielen Online-Diensten gibt es keine Begrenzung der generierbaren Outputs oder Abo-Modelle.
- Kostenfrei: Die Software ist Open Source und kostenlos nutzbar.
- Flexibilität: Es können verschiedene Open-Source-Sprachmodelle verwendet werden, die für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind.
- Kontrollierbarkeit: Nutzer haben mehr Kontrolle über die verwendeten Daten und können die Ausgaben besser nachvollziehen.

Installation
Desktop-Anwendung
- Download Desktop Version auf der offiziellen GPT4All-Website Nomic.ai.
- Installer für das jeweilige Betriebssystem auswählen (Windows, macOS oder Linux).
- Den Installer ausführen und den Anweisungen auf dem Bildschirm folgen.
- Die GPT4All-Anwendung nach der Installation starten.
- Ein KI-Modell auswählen und herunterladen. Dabei sind die Systemanforderungen, insbesondere der benötigte RAM, zu beachten.
- LocalDocs Funktion aktivieren
- Kollektionen mit entsprechenden Dokumentan anlegen.
Für technisch Interessierte:
Auswahl verschiedener LLMS
GPT4All bietet Zugriff auf mehrere verschiedene Sprachmodelle. Die genaue Anzahl der verfügbaren Modelle kann variieren, da regelmässig neue Modelle hinzugefügt werden. Allerdings lassen sich einige Kernpunkte zu den Modellen bei GPT4All festhalten:
- Es stehen verschiedene Modellarchitekturen zur Verfügung, darunter Varianten basierend auf GPT-J, LLaMA und MPT.
- Das GPT4All-J Modell wird als eines der leistungsfähigsten beschrieben und soll qualitativ mit GPT-3.5, Claude 2 oder Google Gemini vergleichbar sein.
- Nutzer können zwischen verschiedenen Modellen wählen, die für unterschiedliche Hardwareanforderungen und Anwendungsfälle optimiert sind.
- Die Grösse der Modelle variiert typischerweise zwischen 3 und 10 GB.
- Neue Modelle werden regelmässig dem Ökosystem hinzugefügt, wodurch sich die Auswahl stetig erweitert.
- Die Modelle können direkt über die Desktop-Anwendung oder das Python SDK angesprochen und verwendet werden.
- Das GPT4 Modell kann mit entsprechendem API Key ebenfalls angesprochen werden.
Die Anzahl bzw. Auswahl der Modelle kann im Laufe der Zeit ändern kann, da GPT4All ein aktiv entwickeltes Open-Source-Projekt ist. Für die aktuellste Liste verfügbarer Modelle empfiehlt es sich, die offizielle GPT4All-Dokumentation zu konsultieren.
Die Funktionsweise von LocalDocs
GPT4All implementiert Retrieval-Augmented Generation (RAG) durch seine LocalDocs-Funktion, die es ermöglicht, lokale Dokumente als Wissensbasis für das KI-Modell zu nutzen. Hier sind die Hauptaspekte, wie RAG in GPT4All funktioniert:
Dokumentenverarbeitung
- Einbettung: GPT4All verwendet einen Embedding-Prozess, um aus den lokalen Dokumenten einen durchsuchbaren Index zu erstellen.
- Indexierung: Die Dokumente werden in einen Vektorspeicher umgewandelt, der effizient durchsucht werden kann.
Abfrageprozess
- Kontextuelle Suche: Wenn der Benutzer eine Frage stellt, sucht GPT4All in den indizierten Dokumenten nach relevanten Informationen.
- Retrieval: Die relevantesten Textpassagen werden aus dem Index abgerufen.
- Generierung: Das KI-Modell verwendet die abgerufenen Informationen zusammen mit der Benutzerfrage, um eine kontextbezogene Antwort zu generieren.
Konfiguration und Optimierung
- Chunk-Größe: Die RAG-Chunk-Größe kann angepasst werden, um die Granularität der Textabschnitte zu steuern.
- Anzahl der Referenzen: Die Menge der abgerufenen Referenzen kann eingestellt werden.
- Maximale Token: Die Länge der generierten Antwort kann durch die Einstellung der maximalen Token begrenzt werden.
Technische Umsetzung
- GPT4All nutzt verschiedene Sprachmodelle wie Mistral Instruct oder Hermes für die Generierung.
- Es verwendet SBERT (Sentence-BERT) für die Erstellung von Embeddings.
- Die Software läuft vollständig lokal auf dem Computer des Benutzers, was Datenschutz und schnelle Verarbeitungszeiten gewährleistet.
Du muss angemeldet sein, um einen Kommentar zu veröffentlichen.