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 Mistral 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Mistral 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。
