Télécharger AI File Sorter 1.7.3

Pourquoi choisir AI FileSorter ?

• analyse d’images locale LLaVA pour les fichiers image (LLM visuel)

  The app can use a local vision model to understand images and suggest useful categories or filenames without uploading pictures.

• Analyse du contenu des documents pour les PDF, fichiers Office et formats texte courants

  Instead of relying only on filenames, AI FileSorter can read supported documents to make better sorting and naming suggestions.

• Flux de renommage uniquement avec des noms de fichier suggérés et des libellés d’état clairs : Renommé / Renommé et déplacé

  Use rename-only mode when you want clearer filenames without moving files, with review labels that show exactly what changed.

• Suggestions facultatives de noms de fichiers basées sur les métadonnées pour les fichiers audio et vidéo pris en charge

  For media files, available metadata can help create more meaningful filenames before you approve the changes.

• Options de traitement uniquement images ou uniquement documents pour concentrer les exécutions

  Limit a run to pictures or documents when you want faster, more targeted cleanup for a specific file type.

• Suffixes optionnels avec la date de création de l'image pour les catégories sensibles au temps

  When image dates are available, categories can include date context so photo folders are easier to scan later.

• Vérification de compatibilité système qui aide à choisir le meilleur LLM pour votre matériel

  The app checks your machine and suggests model choices that fit your available hardware instead of leaving you to guess.

• Points de terminaison API personnalisés dans le sélecteur LLM pour serveurs locaux ou passerelles auto-hébergées

  Point the app at your own compatible endpoint when you run models locally or through a private gateway.

• La progression est enregistrée au fil de l’eau afin que les longues exécutions résistent aux interruptions

  Long sorting jobs save progress during processing, reducing the risk of losing work if something interrupts the run.

• Dry run en mode aperçu avec tableau De/Vers : rien ne bouge tant que vous ne validez pas

  Review the proposed source and destination paths first, then decide whether to apply the moves.

• Undo persistant : annulez le dernier tri même après fermeture, grâce aux fichiers de plan sauvegardés

  Undo information is saved to disk, so you can revert the last applied sort even after closing the app.

• Apportez votre propre clé API OpenAI ou Gemini pour les LLM distants ; choisissez n’importe quel modèle ChatGPT ou Gemini

  Use cloud models only with your own keys, giving you control over provider, model choice, and account usage.

• Ajoutez des LLM locaux personnalisés et téléchargez des modèles locaux en un clic (Mistral 7B, LLaMA 3B)

  Download supported local models quickly or connect your own local model when you want offline sorting.

• Basculez entre les modes de catégorisation Plus raffiné et Plus cohérent

  Choose a mode that either creates more detailed categories or keeps results more predictable across similar files.

• Limitez les catégories via listes blanches et triez les revues par noms, catégories ou sous-catégories

  Keep approved categories under control and organize the review table in the order that makes checking easiest.

• Étiquettes de catégorisation multilingues et langues d’interface (NL, FR, DE, IT, PL, PT, ES, TR, KR)

  Use localized interface text and category labels when organizing files in supported languages.

• Accélération GPU via CUDA et Vulkan pour cartes NVIDIA, AMD et Intel

  Compatible GPUs can speed up local model processing, especially for larger models and image analysis.

• Sécurisé et privé : vos données restent sur votre machine

  Local processing keeps files and model analysis on your computer unless you explicitly choose a remote provider.

• Multiplateforme et open source : disponible pour Windows, macOS et Linux (voir GitHub)

  The app is available across major desktop platforms, and the source code can be inspected or contributed to on GitHub.

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