大家好,来来为大家解答以下问题,开源模型 PrivateGPT 上线,可本地搭建、避免信息外泄很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!
大家好,又见面了,我是 GitHub 精选君!
在处理敏感文档时,我们常常担心数据的安全性和隐私泄露的风险。privateGPT 正是为了解决这个问题而诞生的。它提供了一种在不连接互联网的情况下与文档进行交互的方式,确保用户的数据完全私密。
privateGPT 的设计旨在全面考虑细节和核心痛点。它提供了一个安全的执行环境,让用户可以在不担心数据泄露的情况下与文档进行交互。
privateGPT 在 GitHub 有超过 29.2k Star,用一句话介绍该项目就是:“Interact privately with your documents using the power of GPT, 100% privately, no data leaks”。
privateGPT 是一个使用 GPT 的强大功能来与文档进行私密交互的项目。它完全保护用户隐私,没有数据泄露的风险。privateGPT 通过结合 LangChain、GPT4All、LlamaCpp、Chroma 和 SentenceTransformers 构建而成。
这个项目解决了与敏感文档交互时的安全性和隐私保护的问题。它提供了一个执行环境,让用户能够使用 GPT 的功能向文档提问,获取所需的信息,而无需连接互联网。
主要功能特点:
首先,按照以下步骤设置运行环境:
MODEL_TYPE: supports LlamaCpp or GPT4All
PERSIST_DIRECTORY: is the folder you want your vectorstore in
MODEL_PATH: Path to your GPT4All or LlamaCpp supported LLM
MODEL_N_CTX: Maximum token limit for the LLM model
MODEL_N_BATCH: Number of tokens in the prompt that are fed into the model at a time. Optimal value differs a lot depending on the model (8 works well for GPT4All, and 1024 is better for LlamaCpp)
EMBEDDINGS_MODEL_NAME: SentenceTransformers embeddings model name (see https://www.sbert.net/docs/pretrained_models.html)
TARGET_SOURCE_CHUNKS: The amount of chunks (sources) that will be used to answer a question
然后只需将你需要使用的私有文档放在 source_documents 文件件下。
运行命令 python ingest.py 将会把私有的文档进行向量化,在需要与 GPT 交互时提前进行向量化的匹配。
执行完成之后,运行 python privateGPT.py 即可与上述私有文档进行聊天对话,问任何你想知道的问题。
以下是该项目 Star 趋势图(代表项目的活跃程度):
更多项目详情请查看如下链接。
开源项目地址:https://github.com/imartinez/privateGPT
开源项目作者:imartinez
以下是参与项目建设的所有成员:
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本文到此结束,希望对大家有所帮助。
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