離線AI助理Jan來了！隱私至上，資料自主，立即體驗！

在家也能擁有AI助理？Jan：你的離線ChatGPT替代方案！

嘿，各位台灣的朋友們！最近AI話題超夯，ChatGPT更是紅遍全球。但你有沒有想過，如果能在自己的電腦上，擁有一個完全離線、安全又可控的AI助理，那會是什麼感覺？

今天，就讓我來介紹一個超酷的開源專案：Jan – Local AI Assistant。它就像是ChatGPT的替代方案，但所有的運算都在你的電腦上進行，不用擔心網路連線問題，也不用擔心個資外洩。

什麼是Jan？ 為什麼它很重要？

簡單來說，Jan是一個讓你可以在自己電腦上執行大型語言模型（LLMs）的應用程式。它有幾個非常吸引人的特點：

• 完全離線運行： 這是Jan最大的亮點！所有資料和模型都存在你的電腦裡，所以即使沒有網路，你一樣可以使用AI功能。再也不用擔心網路不穩或隱私問題啦！
• 開源且免費： Jan是開源專案，任何人都可以免費使用、修改和分享。這意味著它會不斷進化，而且永遠不會被鎖在付費牆後面。
• 支援多種硬體： 不管你是用Windows、macOS還是Linux，Jan都能跑！甚至連Apple的M系列晶片和NVIDIA的GPU都支援，效能超讚！
• 模型庫豐富： Jan內建模型庫，你可以輕鬆下載像Llama、Gemma、Mistral、Qwen等熱門的LLM模型。
• 可擴充性強： Jan支援擴充功能，你可以根據自己的需求，客製化AI助理的功能。

為什麼Jan很重要？ 因為它讓AI不再是雲端的專利，而是真正屬於你的工具。你可以用它來寫作、翻譯、生成程式碼、進行研究，甚至只是閒聊打發時間，而且完全不用擔心隱私問題。

Jan 適合誰？ 誰該試試看？

• 注重隱私的你： 如果你對個資保護非常敏感，不希望資料被傳到雲端，Jan絕對是你的首選。
• 常常需要離線工作的你： 如果你經常在沒有網路的環境下工作，例如在飛機上、火車上，或是在偏遠地區，Jan可以讓你隨時隨地使用AI功能。
• 對AI有興趣的開發者和研究者： Jan提供了一個很好的平台，讓你可以在本地端實驗各種LLM模型，並開發自己的AI應用。
• 想要學習AI的初學者： 即使你對AI一竅不通，Jan也能讓你輕鬆入門。它提供簡單易懂的操作介面，讓你一步一步體驗AI的魅力。

如何開始使用Jan？ 新手也能輕鬆上手！

別擔心，Jan的安裝和設定非常簡單。以下是一些基本步驟：

1. 下載Jan：
   • 前往 Jan官方網站，根據你的作業系統（Windows、macOS或Linux）下載對應的版本。
   • 或者，你也可以到 Jan GitHub Releases 頁面下載之前的版本。
   • 小提醒： 如果你想體驗最新的功能，可以下載Beta版或Nightly Build，但要注意這些版本可能比較不穩定喔！
2. 安裝Jan：
   • Windows：執行下載的.exe檔案，按照指示完成安裝。
   • macOS：打開下載的.dmg檔案，將Jan拖曳到「應用程式」資料夾。
   • Linux：
     • .deb：使用sudo dpkg -i jan.deb指令安裝。
     • .AppImage：給予執行權限chmod +x jan.AppImage，然後執行它。
3. 下載模型：
   • 打開Jan應用程式，你會看到一個模型庫。
   • 選擇你想要使用的模型，例如Llama 2、Gemma或Mistral，點擊「下載」按鈕。
   • 小提醒： 下載模型需要一些時間，請耐心等待。
4. 開始使用：
   • 模型下載完成後，你就可以開始使用Jan了！
   • 在Jan的介面中，你可以輸入問題或指令，AI助理就會根據你選擇的模型，生成對應的回覆。

個人實作心得：

我自己在macOS上安裝了Jan，整個過程非常順利。下載Llama 2模型大概花了十分鐘左右，下載完成後，我試著問了一些問題，Jan的回覆速度還不錯，而且內容也蠻有條理的。最棒的是，我完全不用擔心我的問題會被記錄或分析，因為所有的資料都只存在我的電腦裡。

Jan的功能介紹：不只是聊天機器人！

Jan的功能不只是聊天而已，它還能做很多事情：

• 文字生成： 寫文章、寫程式碼、寫詩，只要你想得到，Jan都能幫你完成。
• 翻譯： 支援多種語言互譯，讓你輕鬆跨越語言障礙。
• 問答： 針對特定主題提問，Jan會從模型中提取相關資訊，給你最精準的答案。
• 程式碼生成： 只要描述你的需求，Jan就能生成對應的程式碼，讓你輕鬆開發應用程式。
• 本地API伺服器： Jan可以作為本地API伺服器運行，讓你用程式碼呼叫AI功能。

常見問題與錯誤排除指南

雖然Jan的安裝和設定很簡單，但有時候還是會遇到一些問題。以下是一些常見問題和解決方案：

• Jan無法啟動：
  • 確認你的作業系統版本符合Jan的要求（macOS 13以上、Windows 10以上、Linux glibc 2.27以上）。
  • 檢查你的電腦是否有足夠的記憶體和硬碟空間。
  • 嘗試重新安裝Jan。
• 模型下載失敗：
  • 確認你的網路連線是否正常。
  • 檢查你的防火牆設定，確保Jan可以連線到網路。
  • 嘗試下載其他模型，看看是否是特定模型的問題。
• GPU無法使用：
  • 確認你的電腦有NVIDIA GPU，並且安裝了CUDA Toolkit 11.7以上和Nvidia driver 470.63.01以上。
  • 檢查Jan的設定，確保GPU加速已啟用。
• 遇到Bug：
  • 到Jan GitHub Issues頁面查看是否有其他人遇到同樣的問題，並參考他們的解決方案。
  • 如果沒有找到解決方案，可以提交一個新的Issue，向開發者報告你的問題。

錯誤排除小技巧：

• 查看Jan的錯誤日誌，可以幫助你找到問題的根源。
  • 如何取得錯誤日誌
• 加入Jan的Discord社群，向其他使用者尋求幫助。
  • Jan Discord

深入了解Jan：Cortex.cpp 的力量

Jan的核心是 Cortex.cpp，這是一個C++命令列介面（CLI），它就像是 Ollama 的替代方案。Cortex.cpp 預設使用 llama.cpp 引擎，但也支援其他引擎，包括 ONNX 和 TensorRT-LLM，使其成為一個多引擎平台。

如果你是開發者，想要更深入地了解Jan的運作原理，可以研究Cortex.cpp的原始碼。

• Cortex Website
• Cortex GitHub
• Documentation
• Models Library

總結：擁抱本地AI，掌握你的資料主權！

Jan – Local AI Assistant 是一個非常棒的開源專案，它讓AI不再遙不可及，而是成為每個人都能擁有的工具。透過Jan，你可以完全掌控你的資料，享受安全、隱私的AI體驗。

如果你對AI有興趣，或者對隱私保護有很高的要求，我強烈建議你試試看Jan。相信你會對它的功能和便利性感到驚艷！

最後提醒： Jan目前還在開發階段，可能會有一些Bug或不穩定的地方。但請相信，隨著越來越多的開發者和使用者加入，Jan一定會變得越來越好！

現在就下載Jan，開啟你的本地AI之旅吧！

參考閱讀

https://github.com/menloresearch/jan