Sanctum

Cihazınızda güvenli AI sohbetleri deneyimleyin.

6 görüntülenme

Pozitif Yönler

Yerel olarak LLM'leri çalıştırır
Veri asla cihazdan çıkmaz
İnternet gerektirmez
Modeller arasında geçiş yapabilir
PDF'lerle etkileşim kurar
Sanctum Vault veri güvenliği
Şifreli veri depolama
MacOS 12+ desteği
Gelecekte Windows/Linux/iOS/Android desteği
Şifreli yerel veri
Özel verileri analiz edebilir
Scriptleri geliştirmeye yardımcı olur
İçerik oluşturma için kullanılır
Sağlık verilerini yerel olarak işler
Verileri özel olarak analiz eder
Kod geliştirmeye katkı
Kullanıcı geri bildirim analizi
Şifreli kişisel bilgileri yönetir
İzin olmadan veri paylaşımı yoktur
E-posta veya telefon takibi yoktur
Güvenli AES-256 şifreleme
Gelecekte dosya yükleme desteği
Gelecekte özel makine öğrenimi desteği
Gelecekte Sanctum bulut desteği
Kolay kurulum
Özel PDF etkileşimi
Sorunsuz model geçişi
Kişisel sağlık verisi analizi
Özel finansal veri analizi
Güvenli kodlama iş birliği
Satış scripti geliştirme
Sağlık takibi
Yerel olarak depolanan Sanctum Vault
Özel şifreli sohbet depolama
Şifreli Sanctum Vault veritabanı
Mükemmel modellere kolay geçiş

Negatif Yönler

Sadece MacOS 12+ destekleniyor
Dosya içe/dışa aktarma desteği yok
Bulut versiyonu mevcut değil
Mesajları yer imine alma yeteneği yok
Mobil versiyonu mevcut değil
Özel makine öğrenimi yok
Sınırlı belge etkileşim yetenekleri
Gerçek zamanlı iş birliği özellikleri yok
Etkileşimli öğrenme istemleri yok

Giriş
Günümüzde yapay zeka, birçok alanda hayatımızı kolaylaştıran önemli bir araç haline geldi. Özellikle yerel olarak çalışan yapay zeka çözümleri, kullanıcıların verilerini güvende tutarak daha fazla gizlilik sunmaktadır. Bu bağlamda, yerel LLM (Büyük Dil Modelleri) çözümleri, kullanıcıların cihazlarında güvenli bir şekilde çalışarak veri güvenliğini artırmaktadır.

Özellikler ve Kullanım Alanları
Bu tür bir çözüm, kullanıcıların verilerini asla cihazdan çıkarmadan işlem yapabilmelerine olanak tanır. İnternet bağlantısına ihtiyaç duymadan, farklı modeller arasında kolayca geçiş yapabilir, PDF belgeleriyle etkileşimde bulunabilir ve sağlık verilerini yerel olarak işleyebilir. Ayrıca, kullanıcı geri bildirimlerini analiz ederek sürekli bir gelişim süreci sağlar. Şifreli veri depolama ve güvenli kodlama iş birliği gibi özellikler, kullanıcıların kişisel bilgilerini koruma altına alır. Bu sistem, içerik oluşturma, script geliştirme ve finansal veri analizi gibi birçok alanda kullanılabilir.

Sonuç
Sonuç olarak, yerel LLM çözümleri, kullanıcıların verilerini güvende tutarak daha fazla gizlilik ve güvenlik sunmaktadır. Ancak, bazı sınırlamaları da bulunmaktadır. Örneğin, yalnızca MacOS 12+ işletim sistemini desteklemesi ve mobil versiyonunun olmaması gibi eksiklikler, kullanıcı deneyimini etkileyebilir. Yine de, bu tür bir çözüm, güvenli ve özel bir yapay zeka deneyimi arayan kullanıcılar için oldukça cazip bir seçenek sunmaktadır.