PrivateGPT の概要
PrivateGPTとは？
PrivateGPTは、大規模言語モデル（LLMs）の力を利用して、完全にプライベートな方法でユーザーが自分のドキュメントと対話できるように設計されたオープンソースのAIプロジェクトです。ユーザーの実行環境からデータが流出しないことを保証し、医療、法律、企業アプリケーションなどのプライバシーに敏感なシナリオに最適です。
PrivateGPTの仕組み
PrivateGPTは、Retrieval Augmented Generation（RAG）パイプラインを通じて動作し、ドキュメントの取り込み、コンテキスト検索、応答生成を組み合わせます。このシステムはベースRAGフレームワークとしてLlamaIndexを使用し、モジュールアーキテクチャを通じてさまざまなLLMsと埋め込みモデルをサポートします。
コアコンポーネント
- 高レベルAPI：RAGパイプラインの複雑さを抽象化し、ドキュメントの解析、分割、メタデータ抽出、埋め込み生成、保存を処理します。
- 低レベルAPI：高度なユーザーに埋め込み生成とコンテキストチャンク検索のツールを提供します。
- Gradio UIクライアント：APIのテストとドキュメントの管理のためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。
主な機能
- 100%プライベート：すべての処理はローカルで行われ、データが外部サーバーに送信されないことを保証します。
- OpenAI API互換性：シームレスな統合のためにOpenAI API標準に従い拡張します。
- モジュールアーキテクチャ：依存性注入を使用してコンポーネントを分離し、簡単なカスタマイズを可能にします。
- 複数モデルのサポート：LlamaCPP、OpenAI、Azure OpenAIなど、さまざまなLLMsと埋め込みモデルと互換性があります。
- ドキュメント取り込みツール：バルクモデルダウンロード、取り込み、フォルダ監視のスクリプトを含みます。
実用的なアプリケーション
PrivateGPTは以下に適しています：
- 企業：ドキュメント分析とクエリのための安全なオンプレミスAIソリューションが必要な場合。
- 開発者：最小限のセットアップでプライバシー重視のAIアプリケーションを構築する場合。
- 研究者：プライバシーを損なうことなく機密データを処理する場合。
PrivateGPTを選ぶ理由
- セキュリティ：完全なローカル処理によりデータプライバシーを確保します。
- 柔軟性：さまざまな複雑さに対応するため、高レベルと低レベルのAPI使用をサポートします。
- コミュニティ駆動：アクティブな貢献者とQdrantやFernなどのツールとの統合によって支えられています。
はじめに
PrivateGPTを使用するには、GitHubからリポジトリをクローンし、インストール手順に従い、優先するモデルプロバイダーに基づいて設定を構成します。ドキュメントには、展開、取り込み、API使用に関する詳細なガイドが提供されています。
詳細については、公式ドキュメントをご覧ください。
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