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利用 Docling、Ollama、Phi-4 | ExtractThinker 构建企业内部文档智能堆栈

Rifx.Online
Finance , Technology , Data Science
19 Jan, 2025

在这个大型语言模型（LLM）的新时代，银行和金融机构在某种程度上处于劣势，因为前沿模型由于其硬件要求几乎无法在本地使用。然而，银行数据的敏感性带来了显著的隐私问题，尤其是当这些模型仅作为云服务提供时。为了解决这些挑战，组织可以转向**本地或小型语言模型（SLM）**设置，以将数据保留在内部，避免敏感信息的潜在泄露。这种方法使您能够利用先进的LLM（本地或通过最少的外部调用），同时