PrivateGPT 概述
什么是 PrivateGPT？
PrivateGPT 是一个开源 AI 项目，旨在让用户能够以完全私密的方式利用大型语言模型（LLMs）的强大功能与自己的文档进行交互。它确保没有任何数据离开用户的执行环境，使其非常适合医疗保健、法律和企业应用等对隐私敏感的场景。
PrivateGPT 如何工作？
PrivateGPT 通过检索增强生成（RAG）流水线运作，该流水线结合了文档摄取、上下文检索和响应生成。该系统使用 LlamaIndex 作为基础 RAG 框架，并通过模块化架构支持各种 LLMs 和嵌入模型。
核心组件
- 高层 API：抽象了 RAG 流水线的复杂性，处理文档解析、拆分、元数据提取、嵌入生成和存储。
- 底层 API：为高级用户提供嵌入生成和上下文块检索的工具。
- Gradio UI 客户端：提供用户友好的界面来测试 API 和管理文档。
主要特性
- 100% 私密：所有处理均在本地进行，确保数据不会传输到外部服务器。
- OpenAI API 兼容性：遵循并扩展 OpenAI API 标准，实现无缝集成。
- 模块化架构：使用依赖注入解耦组件，便于自定义。
- 支持多种模型：兼容各种 LLMs 和嵌入模型，包括 LlamaCPP、OpenAI 和 Azure OpenAI。
- 文档摄取工具：包含批量模型下载、摄取和文件夹监控的脚本。
实际应用
PrivateGPT 适用于：
- 企业：需要安全的本地 AI 解决方案进行文档分析和查询。
- 开发者：以最小设置构建注重隐私的 AI 应用程序。
- 研究人员：处理敏感数据而不损害隐私。
为什么选择 PrivateGPT？
- 安全性：通过完全本地处理确保数据隐私。
- 灵活性：支持高层和底层 API 使用，适应不同复杂度需求。
- 社区驱动：得到活跃贡献者以及与 Qdrant 和 Fern 等工具集成的支持。
入门指南
要使用 PrivateGPT，请从 GitHub 克隆存储库，按照安装说明操作，并根据您偏好的模型提供商配置设置。文档提供了有关部署、摄取和 API 使用的详细指南。
更多信息，请访问官方文档。
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