A principal vantagem técnica desse projeto é o link de execução localizado completo, desde o processamento do documento até a inferência do modelo, que é feita no final do usuário. O modelo DeepSeek R1 implantado usando a estrutura Ollama oferece suporte à operação totalmente off-line, evitando o risco de vazamento de dados trazido pelos serviços de nuvem. As dependências do sistema são isoladas por contêineres do Docker, e todos os dados temporários são automaticamente apagados após o processamento, o que atende ao GDPR e a outros requisitos de conformidade de dados.
Os testes de segurança mostraram que o sistema pode lidar consistentemente com documentos confidenciais (por exemplo, contratos legais/registros médicos) de até 200 páginas em estações de trabalho com 16 GB de RAM. Os usuários corporativos podem escolher o modelo leve de 1,5B para executar em laptops confidenciais ou usar a versão parametrizada de 32B para implantar em clusters de servidores. O código do projeto foi aprovado em auditorias de segurança de terceiros e não foram encontradas vulnerabilidades conhecidas, o que o torna particularmente adequado para setores com regulamentação rigorosa de dados, como o financeiro e o de saúde.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepSeek-RAG-Chatbot: um chatbot do DeepSeek RAG em execução localO
