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PrivateGPT: Conversem Privadamente com Documentos em PDF, TXT, HTML, PPTX e DOCX

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Título: Potencializando o Serviço Público com PrivateGPT: Uma Nova Abordagem de Interação com Documentos

Nos últimos anos, a tecnologia tem se mostrado uma aliada indispensável para a modernização do serviço público. Entre as inovações mais recentes, destaca-se o PrivateGPT, uma ferramenta que permite interagir com diversos formatos de documentos, como PDF, TXT, HTML, PPTX e DOCX. Essa inovação não apenas facilita o acesso à informação, mas também pode revolucionar a maneira como servidores públicos se relacionam com dados e documentos.

Imagine um cenário onde um servidor público com mais de 16 anos de experiência, como eu, Joabe Antonio de Oliveira, possa utilizar o PrivateGPT para acessar rapidamente informações cruciais contidas em relatórios, legislações ou até mesmo apresentações. A possibilidade de ter um assistente virtual que oferece respostas precisas e contextuais baseadas em documentos vastos pode melhorar a eficácia na tomada de decisões e na prestação de serviços à sociedade.

Porém, é importante refletir sobre como essa tecnologia pode ser implementada de forma a respeitar a privacidade e a segurança das informações, uma preocupação legítima no setor público. De que maneira podemos garantir que o uso do PrivateGPT contribua para a transparência e a integridade no tratamento dos dados?

Além disso, é vital que a adoção dessa ferramenta seja acompanhada de capacitação adequada dos servidores. O uso de tecnologias emergentes deve ser intuitivo e alinhado às realidades enfrentadas pelos profissionais do setor público, garantindo que todos possam tirar o máximo proveito.

Portanto, ao considerarmos o impacto do PrivateGPT na administração pública, somos levados a pensar em sua implementação responsável e focada em resultados. Como podemos utilizar essas inovações para não apenas otimizar processos, mas também para promover um entendimento mais profundo das necessidades da sociedade? A reflexão sobre essa questão é fundamental para um serviço público cada vez mais eficiente e comprometido com a cidadania.

Créditos para Fonte

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Vamos juntos dominar o espaço dos novos profissionais do futuro!!!

#PrivateGPT #Privately #Chat #Docs #PDF #TXT #HTML #PPTX #DOCX

6 Comment on this post

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    Love y'all and have an amazing day fellas. Thank you so much guys! Love yall!

  2. Is it not stored ini LLM memory? I found menu on chatgpt to disable improve model with our data, but where we can disable it on api like open ai

  3. I see so many (open-source?) models on HggingFace (LLAMA, Qwen-2.5-Coder-32b, etc), but have no idea how billions of parameters I need, or what they represent?!

    And assuming you download one of these terabyte-sized models that have been pre-trained, you still have to train it some more with your own local data? How? Alternatively, you upload your data and train it the cloud (AWS,linode, digitalocean, GCP/GoogleColab)?

    At what do you need to know/learn things like PyTorch or TinyGrad? I assume the models themselves are binary blobs, and so you must work via some kind of API?

    If you do download a model to run locally, how practical is it to run locally using Ollama?

    How does ChatGPT's MyGPTs and Claude's "Personal Projects" fit into this?

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