LocalGPT : Ajoutez de la mémoire et des modèles de prompt personnalisés !

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LocalGPT : Ajoutez de la mémoire et des modèles de prompt personnalisés !

Table des matières

  1. Introduction
  2. Présentation du projet Local GPT
  3. Mémoire et conversation avec le modèle
  4. Clonage du dépôt et création de l'environnement virtuel
  5. Ingestion des fichiers PDF
  6. Poser des questions au modèle
  7. Ajout de la mémoire au chatbot
  8. Utilisation de modèles de prompt personnalisés
  9. Implémentation dans le code
  10. Conclusion

💡 Introduction

Dans cet article, nous allons explorer comment ajouter de la mémoire à Local GPT afin qu'il puisse se souvenir de la conversation que vous avez avec vos propres documents. Si vous n'êtes pas familier avec Local GPT, il s'agit d'un projet open source qui vous permet de discuter avec vos propres documents en utilisant les modèles disponibles sur Hugging Face. Tout reste local sur votre appareil, assurant ainsi la confidentialité de vos données. Nous mettrons en évidence une fonctionnalité récente qui a été ajoutée par un contributeur de la communauté et nous expliquerons comment l'utiliser. Pour commencer, nous devons cloner le dépôt et créer un environnement virtuel.

✨ Présentation du projet Local GPT

Local GPT est un projet open source populaire qui permet aux utilisateurs de discuter avec leurs propres documents en utilisant des modèles de langage pré-entraînés. Grâce à Local GPT, il est possible d'interagir avec des documents spécifiques en leur posant des questions. Cela est rendu possible grâce à l'utilisation des modèles disponibles sur Hugging Face. De plus, toutes vos données restent locales sur votre appareil, garantissant ainsi la confidentialité et la sécurité de vos informations.

💭 Mémoire et conversation avec le modèle

Une des fonctionnalités les plus récentes ajoutées à Local GPT est la possibilité d'ajouter de la mémoire à votre chatbot. Cela signifie que le modèle peut maintenant se souvenir de la conversation au sein d'une session. Cela ajoute une nouvelle dimension d'utilité et de convivialité au projet Local GPT. Avec cette nouvelle fonctionnalité, il est maintenant possible d'avoir une conversation fluide avec vos documents, plutôt que de simplement poser une seule question sans contexte.

📂 Clonage du dépôt et création de l'environnement virtuel

Avant de commencer à utiliser Local GPT, vous devez cloner le dépôt sur votre machine et créer un environnement virtuel pour l'installation des packages nécessaires. Voici les étapes à suivre :

  1. Copiez le lien du dépôt Local GPT.
  2. Ouvrez Visual Studio Code et créez une nouvelle session.
  3. Créez un nouvel environnement virtuel en utilisant la commande conda Create -n <nom_env> python=<version_python>. Par exemple, conda create -n local_gpt_env python=3.10.0.
  4. Clonez le dépôt en utilisant la commande git clone <lien_du_dépôt>.
  5. Accédez au dossier cloné en utilisant la commande cd <nom_du_dossier>.
  6. Activez l'environnement virtuel avec la commande conda activate <nom_env>.

Maintenant, vous êtes prêt à installer les packages nécessaires pour utiliser Local GPT.

📚 Ingestion des fichiers PDF

Avant de pouvoir poser des questions au modèle, vous devez ingérer vos fichiers PDF dans Local GPT. Pour cela, nous utiliserons le document PDF "lama2_paper.pdf". Voici les étapes à suivre :

  1. Assurez-vous que vous êtes dans le dossier "local_gpt".
  2. Exécutez le fichier "ingest.py" en utilisant la commande python ingest.py --device=<type_d'appareil>. Par exemple, python ingest.py --device=cpu si vous utilisez un CPU.
  3. Patientez pendant que les fichiers PDF sont ingérés dans le modèle.

Une fois l'ingestion terminée, vous pouvez passer à l'étape suivante et poser des questions au modèle.

❓ Poser des questions au modèle

Maintenant que vos fichiers PDF sont ingérés dans Local GPT, vous pouvez poser des questions au modèle. Voici comment procéder :

  1. Assurez-vous d'être dans le dossier "local_gpt".
  2. Exécutez le fichier "run_local_gpt.py" en utilisant la commande python run_local_gpt.py --device=<type_d'appareil>. Par exemple, python run_local_gpt.py --device=cpu si vous utilisez un CPU.
  3. Une fois le modèle lancé, vous pouvez poser des questions en saisissant votre requête.
  4. Appuyez sur Entrée pour obtenir la réponse du modèle.

Vous pouvez maintenant interagir avec votre modèle Local GPT en lui posant des questions basées sur les documents ingérés.

👉 Ajout de la mémoire au chatbot

L'une des fonctionnalités les plus intéressantes de Local GPT est la possibilité d'ajouter de la mémoire à votre chatbot. Cela permet au modèle de se souvenir de la conversation précédente, ce qui améliore considérablement son utilité et sa convivialité. Pour ajouter de la mémoire à votre chatbot, vous pouvez utiliser l'objet "ConversationBufferMemory" dans le code. Cela permettra au modèle de stocker et de récupérer les conversations précédentes au cours de la même session.

🎛️ Utilisation de modèles de prompt personnalisés

Une autre fonctionnalité intéressante de Local GPT est la possibilité d'utiliser des modèles de prompt personnalisés. Cela vous permet de définir votre propre modèle de prompt pour obtenir des réponses plus précises et adaptées à vos besoins. Par exemple, si vous utilisez des modèles de langage spécifiques, vous pouvez créer un modèle de prompt adapté à ces modèles. Pour utiliser des modèles de prompt personnalisés, vous pouvez utiliser la classe "PromptTemplate" du Package Blank-Chain. Cette classe vous permet de définir des variables d'entrée personnalisées et de créer un modèle de prompt basé sur ces variables.

🚀 Implémentation dans le code

Les fonctionnalités mentionnées précédemment sont implémentées dans le fichier "run_local_gpt.py" du projet Local GPT. Lors de l'exécution du fichier, vous pourrez voir comment la mémoire est ajoutée au chatbot et comment les modèles de prompt personnalisés sont utilisés. Le code est bien commenté pour une meilleure compréhension.

🔚 Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré comment ajouter de la mémoire à Local GPT afin qu'il puisse se souvenir des conversations précédentes. Nous avons également découvert comment utiliser des modèles de prompt personnalisés pour améliorer les performances du modèle. Si vous souhaitez en savoir plus sur Local GPT, n'hésitez pas à consulter la documentation officielle du projet. N'oubliez pas de donner une étoile au projet sur GitHub si vous l'appréciez, et rejoignez la communauté Discord pour obtenir de l'Aide et des conseils supplémentaires.

Ressources :

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