IncognitoPilot

项目介绍：Incognito Pilot

Incognito Pilot 是一个利用大型语言模型（LLM）和Python解释器进行敏感数据处理的人工智能工具。它让用户可以在本地环境下运行代码并执行任务，保障数据隐私。这个项目的原理类似于 ChatGPT 的代码解释器，但不同的是，Incognito Pilot 可以在本地运行并支持使用开源的大型语言模型，如 Code Llama 和 Llama 2。

项目的主要功能

敏感数据的本地处理：用户无需将数据上传到云端即可进行处理。无论是使用本地模型如 Llama 2，还是利用API如 GPT-4，Incognito Pilot 都保证数据留在本地。
数据分析和可视化：用户可以用它来分析数据、生成数据可视化图表，非常适合有数据处理需求的用户。
文件格式转换：例如，可以将视频文件转换为GIF格式，简化了文件格式处理的步骤。
网络访问能力：可以访问互联网进行数据下载和任务执行，扩展了其应用的广度。

项目的优势

本地运行：解释器和模型可以完全在用户的设备上本地运行，进一步保护数据隐私。
用户控制：对于使用API时，用户可以通过界面的审批机制决定哪些信息可以发送到外部服务。
灵活性：支持多种模型的选择和环境配置，适合不同需求的用户。

安装与开始使用

安装步骤

对于想使用 OpenAI 的 GPT 模型进行安装的用户，可以按照以下步骤操作：

安装 docker。
创建一个空的工作目录，供 Incognito Pilot 访问。
创建 OpenAI 账户并获取 API 密钥。

使用 docker 运行以下命令，启动 Incognito Pilot：

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

使用指南

用户可以通过对话界面与模型互动，提出问题并查看代码执行结果。
默认使用的模型是 GPT-4，用户可以通过更改环境变量来选择其他模型，如 GPT-3.5。
结果会在用户本地处理，用户可以检查工作目录确认生成的文件。

常见问题解答 (FAQs)

功能上与 ChatGPT 代码解释器的比较：虽然在某些方面不如 ChatGPT 的代码解释器（如处理表格时的精确度），但它具备更好的隐私保护和任务处理能力，尤其是可以访问互联网。
使用公有云API如何保障隐私：用户的数据始终在本地处理，交互过程中需要的元数据会经过用户审核后才会发送到API。