離線AI助理Jan：隱私上線倒數，快來打造你的實驗室！

在家打造你的AI實驗室：Jan – 離線AI助理初體驗！

嘿，各位對AI有興趣的台灣朋友們！

最近AI話題超火，ChatGPT、Bard這些AI聊天機器人真的太方便了，但是…你的隱私呢？資料安全嗎？ 如果你跟我一樣，對於AI的潛力感到興奮，但又對資料安全有點疑慮，那麼今天我要介紹的這款工具絕對能滿足你的需求：Jan，一個完全離線運作的AI助理！

什麼是Jan？它跟ChatGPT有什麼不一樣？

Jan (網址：https://jan.ai/) 是一個開源的AI助理，最大的特色就是它完全在本機 (你的電腦) 上運行。 想像一下，你不再需要把你的資料傳到雲端伺服器，所有運算都在你的電腦裡完成，隱私和安全性大幅提升！ 簡單來說，Jan 就像一個可以隨時隨地使用的個人AI實驗室。

Jan的核心優勢：

• 完全離線，保障隱私： 資料不外傳，安心使用。
• 免費開源： 免費使用，程式碼公開透明，社群協作開發。
• 跨平台支援： Windows、macOS、Linux 通通有份。
• 模型自由選擇： 內建模型庫，Llama、Gemma、Mistral、Qwen等熱門模型任你挑選。
• 擴充性強： 支援擴充功能，可以根據自己的需求客製化 Jan。
• 支援遠端API: 除了本地模型外，也可以連結到 Groq 和 OpenRouter 這些遠端AI API

Jan 適合哪些人？

• 注重隱私的AI愛好者： 不想把資料送到雲端，想完全掌控自己的AI體驗。
• AI研究者和開發者： 可以用 Jan 來實驗不同的模型和技術。
• 想要學習AI的初學者： Jan 提供了簡單易用的介面，讓你輕鬆入門。
• 不想受網路限制的使用者： 即使沒有網路，也能隨時使用AI功能。

初學者怎麼開始？三步驟快速上手Jan！

別擔心，Jan 的安裝和使用非常簡單，即使是AI新手也能快速上手！

第一步：下載 Jan

1. 前往 Jan 官網 (https://jan.ai/)。
2. 根據你的作業系統 (Windows、macOS、Linux) 選擇對應的版本下載。 建議新手先下載Stable (Recommended)穩定版本。
   • Windows: 下載 jan.exe
   • macOS: 下載 jan.dmg (Universal版本同時支援 Intel 和 M 系列晶片)
   • Linux: 根據你的系統選擇 .deb 或 .AppImage。

第二步：安裝 Jan

1. Windows: 雙擊 jan.exe 執行安裝程式，按照指示完成安裝。
2. macOS: 雙擊 jan.dmg，將 Jan 拖曳到 “Applications” 資料夾。
3. Linux:
   • .deb: 使用 sudo dpkg -i jan.deb 命令安裝。
   • .AppImage: 先給予執行權限 chmod +x jan.AppImage，然後雙擊執行。

第三步：開始使用 Jan！

1. 啟動 Jan 應用程式。
2. 你會看到 Jan 的主介面，裡面有模型庫可以讓你選擇下載。
3. 選擇並下載你喜歡的AI模型。 如果不知道怎麼選，可以從 Llama 2 或 Mistral 7B 開始，這些模型都是不錯的入門選擇。
4. 模型下載完成後，就可以開始和AI聊天了！ 在輸入框裡輸入你的問題或指令，Jan 就會給你回應。

個人實作心得：第一次使用 Jan 的小驚喜與小挑戰

我實際在我的 MacBook Air M1 上安裝了 Jan，整個過程非常順利。 第一次啟動 Jan，看到簡潔的介面，感覺很舒服。 下載 Llama 2 模型花了一些時間 (畢竟模型檔案都很大)，但是下載完成後，真的可以離線使用AI，感覺超酷！

我試著問了 Jan 一些問題，例如：

• “請用台灣口語化的方式，解釋什麼是區塊鏈？”
• “幫我寫一封感謝信給我的同事。”
• “給我三個在台北適合情侶約會的餐廳建議。”

Jan 的回答都還不錯，雖然有時候會有點生硬，但考慮到它是在我的電腦上離線運作的，這個表現已經讓我非常滿意了！

使用 Jan 的一些小挑戰：

• 硬體需求： 執行大型AI模型需要一定的硬體資源，如果你的電腦比較舊，可能會跑不動或跑得很慢。 建議至少要有 8GB 記憶體，如果想要更好的效能，建議使用有獨立顯卡的電腦。
• 模型選擇： Jan 的模型庫裡有很多不同的模型，每個模型都有不同的特性和優缺點。 你需要花一些時間研究，才能找到最適合你的模型。
• 問題排除： 畢竟 Jan 還在開發階段，有時候可能會遇到一些 Bug 或問題。 遇到問題時，可以參考 Jan 的官方文件 (https://jan.ai/docs) 或到 Discord 社群 (連結在文章上方) 尋求協助。

錯誤排除指南：遇到問題別慌！

• 模型下載失敗： 檢查網路連線是否正常，或者嘗試更換其他模型下載點。
• Jan 無法啟動： 檢查你的作業系統是否符合 Jan 的最低要求。 如果還是無法啟動，可以嘗試重新安裝 Jan。
• AI 回應很慢： 這可能是因為你的電腦硬體效能不足。 可以嘗試降低模型的複雜度，或者升級你的電腦硬體。
• GPU 沒被使用： 確認你的 NVIDIA 驅動程式版本符合 Jan 的要求 (470.63.01 或更高版本)，並且 CUDA Toolkit 已正確安裝。

Cortex.cpp：Jan 的幕後功臣

Jan 的核心是 Cortex.cpp (網址：https://cortex.so/)，這是一個用 C++ 寫成的AI引擎，負責執行AI模型的運算。 Cortex.cpp 的目標是成為 Ollama (另一個本地AI引擎) 的替代方案，它支援多種不同的硬體架構和AI引擎，讓 Jan 可以在不同的平台上運行。

Jan 的未來發展：無限可能！

Jan 還在快速開發中，未來會加入更多令人期待的功能，例如：

• 更豐富的模型庫： 支援更多不同的AI模型，滿足不同使用者的需求。
• 更強大的擴充功能： 讓使用者可以更自由地客製化 Jan。
• 更完善的API： 方便開發者將 Jan 整合到自己的應用程式中。

總結：擁抱本地AI，掌握你的數位隱私！

Jan 是一個非常值得嘗試的AI工具，它讓你可以在自己的電腦上安全、自由地使用AI。 無論你是AI新手還是資深玩家，都能從 Jan 中找到樂趣和價值。 趕快下載 Jan，一起探索本地AI的無限可能吧！

額外補充：

• Jan 是一個開源專案，如果你有程式開發能力，可以參與 Jan 的開發，為社群做出貢獻！ (https://github.com/janhq/jan)
• Jan 也有提供 Beta 和 Nightly Build 版本，如果你想要搶先體驗最新的功能，可以下載這些版本，但要注意這些版本可能比較不穩定。
• 記得到 Jan 的 Discord 社群 (連結在文章上方) 交流心得，一起學習！

希望這篇文章能幫助大家更了解 Jan 這個有趣的AI工具！ 如果你有任何問題，歡迎在下方留言，我會盡力回答。

Let’s build our own AI labs!

參考閱讀

https://github.com/menloresearch/jan