Banyak orang sudah mulai menerapkan dan menggunakan Deepseek Large Language Models secara lokal, menggunakan Chatbox sebagai alat visualisasi
Artikel ini akan terus memperkenalkan dua artefak manajemen dan visualisasi Model Bahasa Besar AI lainnya, dan akan membandingkan ketiganya secara terperinci untuk membantu Anda menggunakan Model Bahasa Besar AI secara lebih efisien.
Pada tahun 2025, ketika teknologi AI sedang berkembang pesat, bagaimana Anda memilih alat asisten AI yang dapat mengelola berbagai model dan mencapai kolaborasi yang efisien?
Artikel ini akan menganalisis tiga alat asisten AI paling populer/mitra terbaik/mitra efisiensi dari tiga dimensi: posisi fungsional, keunggulan unik, dan skenario yang berlaku: Cherry Studio, Apa punLLMdan Kotak obrolan. Ini akan membantu Anda mencocokkan kebutuhan Anda secara akurat dan meningkatkan efisiensi Anda dengan mudah! Jika Anda ingin memanfaatkan alat AI ini dengan lebih baik, teruslah membaca!
Ringkasan minimalis
Saya telah memasang dan mencoba alat-alat ini, dan berikut adalah ringkasan minimalis dari pengalaman paling intuitif saya dengan alat-alat tersebut
- Cherry Studio: mudah digunakan, ringkas dan kaya, mendukung basis pengetahuan lokal, dan memiliki "agen" bawaan yang luar biasa. Sangat terperinci, kaya, dan profesional di berbagai bidang, seperti "penulis teknis", "ahli teknisi DevOps", "penulis naskah yang hebat", "ahli pelatih kebugaran", dll.
- Apa punLLM:Antarmuka yang lebih serius dengan model tertanam dan basis data vektor bawaan, serta basis pengetahuan lokal yang kuat;
- Kotak obrolan: Berfokus pada AI percakapan, relatif sederhana, dapat membaca dokumen, tetapi tidak dapat terlibat dalam basis pengetahuan lokal, memiliki “Mitra Saya” bawaan, lebih sedikit tetapi lebih baik, seperti “Buat Grafik”, “Teman Perjalanan”, dll.
Cherry Studio: “Komandan Serba Bisa” untuk kolaborasi multi-model
Keunggulan unik:
Bebas beralih di antara beberapa model: Mendukung model cloud utama seperti OpenAI, DeepSeek, dan Gemini, dan mengintegrasikan penerapan lokal Ollama untuk mencapai pemanggilan model cloud dan lokal yang fleksibel.
Dilengkapi dengan 300+ asisten yang telah dikonfigurasikan sebelumnya: Mencakup skenario seperti penulisan, pemrograman, dan desain. Pengguna dapat menyesuaikan peran dan fungsi asisten, serta membandingkan hasil keluaran beberapa model dalam percakapan yang sama.
Pemrosesan dokumen multi-modal: Mendukung berbagai format seperti teks, PDF, dan gambar, mengintegrasikan manajemen file WebDAV, penyorotan kode, dan visualisasi bagan Putri Duyung untuk memenuhi kebutuhan pemrosesan data yang kompleks.
Skenario yang berlaku:
Pengembang perlu membandingkan dan men-debug kode atau membuat dokumen dalam beberapa model;
pembuat konten perlu beralih dengan cepat di antara berbagai gaya pembuatan teks;
Perusahaan perlu mempertimbangkan penggunaan hibrida privasi data (model lokal) dan model kinerja tinggi di cloud.
Saran pemilihan:
Cocok untuk tim teknis, pekerja multitugas, atau pengguna yang memiliki persyaratan tinggi untuk privasi data dan skalabilitas fungsional.
AnythingLLM: “Otak cerdas” dari basis pengetahuan tingkat perusahaan
Keunggulan unik:
Dokumentasikan Tanya Jawab cerdas: Mendukung pengindeksan file dalam format seperti PDF dan Word, dan menggunakan teknologi pencarian vektor untuk menemukan fragmen dokumen secara akurat dan menggabungkan dengan model besar untuk menghasilkan jawaban yang relevan secara kontekstual.
Penerapan yang dilokalkan bersifat fleksibel: Dapat dihubungkan ke mesin inferensi lokal seperti Ollama, tanpa bergantung pada layanan cloud, untuk memastikan keamanan data sensitif.
Pencarian dan pembuatan terintegrasi: Konten basis pengetahuan pertama kali dicari, kemudian model dipanggil untuk menghasilkan jawaban, memastikan profesionalisme dan keakuratan jawaban.
Skenario yang berlaku:
Pertanyaan dan jawaban otomatis untuk pustaka dokumen internal perusahaan (seperti buku pegangan karyawan dan dokumen teknis);
Mengabstraksi dan mengekstrak informasi kunci dari dokumen dalam penelitian akademis;
Pengguna pribadi yang mengelola catatan atau sumber daya e-book dalam jumlah besar.
Saran pemilihan:
Direkomendasikan untuk perusahaan yang mengandalkan pemrosesan dokumen, lembaga penelitian, atau tim yang perlu membangun basis pengetahuan pribadi.
Chatbox: pakar obrolan ringan yang minimalis
Keunggulan unik:
Konfigurasi nol untuk pengalaman cepat: siap digunakan setelah instalasi, menyediakan antarmuka sederhana yang mirip dengan ChatGPT, cocok bagi pengguna pemula untuk memulai dengan cepat. Model lokal yang ramah: mendukung alat inferensi lokal seperti Ollama, dan dapat menjalankan model sumber terbuka tanpa konfigurasi jaringan yang rumit.
Ringan dan berkinerja tinggi: Mengonsumsi sedikit sumber daya dan dapat berjalan lancar bahkan di lingkungan CPU, membuatnya cocok untuk perangkat dengan konfigurasi rendah.
Skenario yang berlaku:
Pengguna individu dapat dengan cepat menguji efek pembuatan model lokal;
pengembang dapat men-debug model sementara atau membuat potongan kode sederhana;
dan dapat digunakan sebagai alat demonstrasi pengajaran dalam skenario pendidikan.
Saran pemilihan:
Cocok untuk pengembang individu, pendidik, atau pengguna yang hanya membutuhkan fungsi dialog dasar.
Panduan pemilihan utama: Sesuaikan sesuai kebutuhan dan gandakan efisiensi Anda
Mencari fleksibilitas dan ekstensibilitas? Pilih Cherry Studio – berbagai model, asisten, dan dukungan format untuk memenuhi kebutuhan skenario yang kompleks.
Fokus pada manajemen dokumen dan pengetahuan? Pilih AnythingLLM – pencarian dan Tanya Jawab tingkat perusahaan untuk membuat AI “memahami” data Anda.
Hanya butuh alat yang ringan? Pilih Chatbox – desain minimalis yang out-of-the-box, dan verifikasi ide yang cepat.
Pada tahun 2025, akan ada berbagai macam alat AI. Inti dari memilih alat adalah “kebutuhan pertama.” Baik Anda seorang ahli teknologi, pengambil keputusan bisnis, atau pencari produktivitas, salah satu dari tiga alat ajaib ini akan menjadi “tambahan digital.” Bertindak sekarang, gunakan alat yang tepat, dan biarkan AI benar-benar memberdayakan Anda!
