常见问题

AI FileSorter 是一款桌面应用程序，使用本地或远程的 AI 模型来帮助整理混乱的文件夹。它专注于实用的清理任务，例如分类、更智能的文件名、以预览为先的排序以及注重隐私的处理。

是的。AI FileSorter 支持完全离线使用，可使用本地模型（例如 LLaMA 3B 和 Mistral 7B）。它也支持使用 LLaVA 进行本地图像分析，因此文件处理可以保留在您自己的机器上。

是的。如果您更喜欢远程推理，您可以使用自己的 OpenAI 或 Gemini API 密钥，并选择云端模型而不是本地模型。

它可以处理通用文件和文件夹、受支持的图片文件、受支持的文档格式，例如 PDF, DOCX, XLSX, PPTX, ODT, ODS, ODP，以及常见的文本文件，还可以处理受支持的音频和视频文件以提供基于元数据的文件名建议。

是的。AI FileSorter 提供仅预览的演练功能，带有一个源/目标表格，便于在确认任何移动或重命名前审查计划。

是的。该应用支持仅重命名的工作流程以及具有明确状态标签的审核流程，因此您可以使用文件名建议而无需重新组织文件夹位置。

是的。AI FileSorter 包含持久撤销功能，会保存一个计划文件，因此即使关闭对话框也可以还原最近一次的排序。

AI FileSorter 可用于 Windows、macOS 和 Linux。

它专为注重隐私的文件组织而设计。如果您使用本地模型，您的数据会保留在您的设备上。如果您使用远程模型，您需要为您选择的服务提供您自己的 API 密钥。

在 macOS 上，该应用首次打开时可能会被阻止，因为它是在 Mac App Store 之外分发且未使用 Apple 证书签名。下载页面链接到一篇 macOS 帮助页面，内含逐步说明，指导如何批准并打开该应用。

全盘排序可能需要很长时间，因为 AI File Sorter 必须扫描大量文件，分析它们的名称和元数据，并有时对文件内容运行 AI 分析。

图像分析通常是最慢的部分。其速度在很大程度上取决于您计算机的 GPU。具有约 6 GB 或更多显存的独立 GPU 可以使图像扫描快得多。在显存不足的系统上，或应用回退到 CPU 处理时，图像分析会慢得多。

对于大规模清理，通常最好将图像与文档和其他文件分开排序。

通常不是。AI File Sorter 在针对特定文件夹或批次使用时效果最佳，而不是一次性处理整个磁盘。

以下是不错的起点：

- `Downloads`
- 桌面清理文件夹
- 文档文件夹
- 图片文件夹
- 外部硬盘文件夹
- 项目存档

对于第一次大规模清理，较小的批次更易于检查，也通常更实用。包含大量图片的文件夹通常最好单独处理。

如果应用正在运行大型分析，且你的 PC 响应变慢，最实用的选项是：

- 在你不主动使用电脑时让运行继续进行
- 如果你需要立即收回电脑，则停止或取消运行
- 稍后用更小的文件夹或批次重启运行
- 将图像与非图像文件分开处理

Windows 会在应用之间共享 CPU、GPU 和内存资源，但本地的 AI 分析仍可能很耗资源，尤其是针对图像时。

AI FileSorter 目前不包含专门的低资源或后台限速模式。

不。AI File Sorter 目前并未设计为后台服务运行。

它旨在作为批处理工具使用：

1. 选择一个文件夹。
2. 运行分析。
3. 审核建议的类别和重命名建议。
4. 批准更改。
5. 完成后关闭应用。

这样可以让您控制哪些更改会应用到您的文件上。

在初次清理之后，大多数人应当间歇性地使用 AI File Sorter，而不是持续不断地运行。

一个实用的工作流程如下：

- 在 `Downloads` 文件夹变得混乱时运行它
- 根据收集到的文件数量，每周或每月运行一次
- 在导入大量文件后运行它
- 如有需要，可单独对图片较多的文件夹运行

第一次的大规模运行通常最耗时。后续运行可能会更快，因为应用可以对已经处理过的文件重用本地缓存。

是的。计划推出新版 AI File Sorter，采用更快的视觉 AI 模型，并应减少对 GPU 视频内存的需求。

这将使图像分析对更多用户来说更快或更实用，尤其是在当前视觉模型对系统要求过高的情况下。