Télécharger AI File Sorter 1.7.0
Marre de fouiller dans des dossiers en désordre ? Laissez AI File Sorter s’en charger pour vous - désormais avec de puissants modèles d’IA locaux et cloud, plus l’analyse visuelle d’images.
Construit en C++ ultra-rapide avec une interface Qt moderne, AI File Sorter analyse vos fichiers entièrement hors ligne à l'aide de modèles locaux comme LLaMA 3B et Mistral 7B, sans connexion internet. La version 1.7.0 ajoute une vue de progression d'analyse par étapes plus claire, une option d'analyse d'image pour ajouter les dates de création d'image aux noms de catégories et des suggestions facultatives de noms de fichiers basées sur les métadonnées pour les fichiers audio/vidéo pris en charge.
Sélectionnez un dossier et l'application proposera intelligemment des catégories et sous-catégories pour tous vos fichiers et dossiers. Pour les fichiers image pris en charge, elle peut générer des descriptions visuelles et des idées de noms de fichiers, et ajouter en option les dates de création disponibles aux noms de catégories. Pour les documents pris en charge (PDF, DOCX, XLSX, PPTX, ODT, ODS, ODP et formats texte), elle peut analyser le contenu afin d'améliorer la dénomination et le tri. Pour les fichiers audio/vidéo pris en charge, elle peut suggérer des noms de fichiers à partir des métadonnées. Utilisez les modes images uniquement ou documents uniquement pour cibler les exécutions, ou commencez par l'aperçu en simulation pour voir exactement où les fichiers seraient déplacés.
Choisissez votre plateforme ci-dessous pour commencer - que vous préfériez la puissance du cloud ou un contrôle local total, vous êtes couvert. Le tri à distance utilise votre propre clé API OpenAI ou Gemini, tandis que les LLM locaux (y compris LLaVA pour les images) fonctionnent entièrement hors ligne pour préserver la confidentialité.
Windows 10 and higher
Download Portable App for Windows (89,25 MB)
MacOS (Apple Silicon M2/M3)
Download disk image for MacOS (Apple Silicon M2/M3) (45,7 MB)
MacOS (Apple Silicon M1)
Download for MacOS (Apple Silicon M1) (45,9 MB)
MacOS (Intel CPU)
Download for MacOS (Intel CPU) (49,89 MB)
Linux Debian
Download package for Linux Debian (12,02 MB)
Linux Ubuntu 24.04
Download for Linux Ubuntu (11,61 MB)
Pourquoi choisir AI FileSorter ?
- analyse d’images locale LLaVA pour les fichiers image (LLM visuel)
- Analyse du contenu des documents pour les PDF, fichiers Office et formats texte courants
- Flux de renommage uniquement avec des noms de fichier suggérés et des libellés d’état clairs : Renommé / Renommé et déplacé
- Suggestions facultatives de noms de fichiers basées sur les métadonnées pour les fichiers audio et vidéo pris en charge
- Options de traitement uniquement images ou uniquement documents pour concentrer les exécutions
- Suffixes optionnels avec la date de création de l'image pour les catégories sensibles au temps
- Vérification de compatibilité système qui aide à choisir le meilleur LLM pour votre matériel
- Points de terminaison API personnalisés dans le sélecteur LLM pour serveurs locaux ou passerelles auto-hébergées
- La progression est enregistrée au fil de l’eau afin que les longues exécutions résistent aux interruptions
- Dry run en mode aperçu avec tableau De/Vers : rien ne bouge tant que vous ne validez pas
- Undo persistant : annulez le dernier tri même après fermeture, grâce aux fichiers de plan sauvegardés
- Apportez votre propre clé API OpenAI ou Gemini pour les LLM distants ; choisissez n’importe quel modèle ChatGPT ou Gemini
- Ajoutez des LLM locaux personnalisés et téléchargez des modèles locaux en un clic (Mistral 7B, LLaMA 3B)
- Basculez entre les modes de catégorisation Plus raffiné et Plus cohérent
- Limitez les catégories via listes blanches et triez les revues par noms, catégories ou sous-catégories
- Étiquettes de catégorisation multilingues et langues d’interface (NL, FR, DE, IT, PL, PT, ES, TR, KR)
- Accélération GPU via CUDA et Vulkan pour cartes NVIDIA, AMD et Intel
- Sécurisé et privé : vos données restent sur votre machine
- Multiplateforme et open source : disponible pour Windows, macOS et Linux (voir GitHub)
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