IncognitoPilot学习资料汇总 - AI驱动的本地敏感数据代码解释器

IncognitoPilot简介

IncognitoPilot是一个结合大语言模型(LLM)和Python解释器的AI代码解释器工具。它类似于ChatGPT的Code Interpreter功能,但解释器运行在本地,并且可以使用开源模型如Code Llama/Llama 2。

IncognitoPilot的主要特点包括:

• 支持处理敏感数据,无需上传到云端
• 可以使用本地LLM模型或API(如GPT-4)
• UI中有审批机制,可以分离本地数据和远程服务
• 能够分析数据、创建可视化、转换文件等
• 可以访问互联网下载数据

安装指南

使用GPT via OpenAI API安装

1. 安装Docker
2. 创建一个空文件夹作为工作目录
3. 注册OpenAI账号并创建API key
4. 运行以下docker命令:

docker run -i -t 
  -p 3030:80 
  -e OPENAI_API_KEY="sk-your-api-key" 
  -e ALLOWED_HOSTS="localhost:3030" 
  -v /home/user/ipilot:/mnt/data 
  silvanmelchior/incognito-pilot:latest-slim

5. 在浏览器中打开显示的URL即可使用IncognitoPilot

使用Llama 2安装

参考Llama 2安装指南

使用教程

1. 在界面中输入"Hi"测试模型响应
2. 尝试让模型打印"Hello World"
3. 创建一个包含0-100数字的文本文件
4. 根据需要处理自己的数据任务

注意:

• 输入的内容和批准的代码结果会发送到API
• 数据保留在本地处理

常见问题

与ChatGPT Code Interpreter的比较

IncognitoPilot在某些方面受限,但也有优势:

• 可以访问互联网
• 可以在任何机器上运行,包括高性能机器

隐私性问题

输入内容会发送到云API,但数据保留在本地。解释器在本地运行,直接处理数据。

开发贡献

如果您想为IncognitoPilot做出贡献,请查看贡献指南。

IncognitoPilot是一个强大而灵活的AI代码解释器工具,希望本文能帮助您快速上手使用。如有任何问题,欢迎查阅官方文档或在GitHub上提出issue。