プライベートGPTのインストール方法

Table of Contents:

1. Introduction
2. Downloading and Installing private GPT
3. Setting up the Necessary Libraries
4. Configuring the Model
5. Copying and Ingesting Files
6. Asking Questions to the Model
7. Extracting Key Information
8. Generating Summaries
9. Real-Life Applications
10. Conclusion

Introduction:

私たちの今日のビデオでは、最近GitHubでトレンディングのプロジェクトであるprivate GPTというエキサイティングなプロジェクトを探求します。private GPTは、大型言語モデルを使用して、テキストファイルやPDFなどのさまざまなタイプのドキュメントを読み込み、分析することができます。このプロジェクトをGitHubのページからダウンロードし、デスクトップフォルダに展開するという最初のステップを踏みます。名前からも分かるように、完全にプライベートであり、ローカルマシンにインストールできます。情報を外部のソースに送信する必要はなく、インターネット接続なしでも使用できるため、安心です。private GPTは、ダウンロードする必要のある大型言語モデル（LLM）を利用しています。このモデルのサイズは3.5ギガバイトです。

Downloading and Installing private GPT:

private GPTプロジェクトをGitHubのページからダウンロードしたら、PythonのIDE（例：PyCharm）を開きます。ターミナルウィンドウを開き、プロジェクトを実行するために必要なすべてのライブラリをインストールします。プロジェクトフォルダ内にはrequirements.txtというファイルがあり、これにインストールする必要のあるライブラリのリストが記載されています。これらをインストールするために、以下のコマンドを実行します：pip install -r requirements.txt。ライブラリのインストールには時間がかかる場合があるため、時間を節約するために、このプロセスを早送りします。ライブラリのインストールに失敗する場合は、おそらくC ++フレームワークがインストールされていないためです。

Setting up the Necessary Libraries:

続いて、ファイルexample.nvを.envにリネームします。このファイルは使用するモデルの設定に使用されますが、GitHubのプロジェクトの標準モデルをダウンロードしたため、このファイルを編集する必要はありません（別のモデルを使用する場合は除く）。モデルのダウンロードが完了したら、private GPTフォルダに戻り、modelsという新しいディレクトリを作成します。最後に、ダウンロードしたモデルをmodelsディレクトリに貼り付けます。

Configuring the Model:

.envファイルを編集する必要はありませんが、別のモデルを使用する場合は編集する必要があります。設定ファイルには、モデルのパラメータや挙動に関する情報が含まれています。しかし、今回は標準モデルを使用するため、編集は不要です。

Copying and Ingesting Files:

private GPTプロジェクトグループフォルダ内のsource_documentsフォルダに、分析したいファイルをコピーします。さまざまな形式のファイル（.txt、.pdf、Microsoft Word、HTML、PowerPoint）を一度に分析することができます。次に、Pythonのingest.pyファイルにアクセスし、モデルがすべてのファイルをインジェストするように実行します。このプロセスには少し時間がかかる場合がありますが、このビデオでは早送りします。インジェストでは、ソースファイルをチャンク化し、データベースに保存します。これにより、AIモデルを使用して質問をすることができるようになります。

Asking Questions to the Model:

モデルに質問するために、privategpt.pyファイルを実行します。このファイルを実行することで、ドキュメントの内容に関する質問をすることができます。まず、現在のインフレについての知識についてモデルに質問します。モデルは、私たちのドキュメントから読み取った情報に基づいて、インフレに関する回答を提供します。次に、株式投資のタイミングについて質問します。モデルは、この質問に答えるための十分な情報をドキュメントに持っていないと言いますが、投資について話している部分を強調表示します。

Extracting Key Information:

これまでのところprivate GPTは、さまざまなタイプのドキュメントから情報を分析・抽出する能力を持っていることがわかりました。このモデルを使用して、研究論文、レポート、記事などから関連するデータや洞察を効率的に収集することができます。

Generating Summaries:

このモデルを使用すると、大規模なドキュメントの要約を生成することができます。これにより、時間と労力を節約しながら、複雑なコンテンツを理解するのに役立ちます。

Real-Life Applications:

このビデオでは、経済レポートを分析することで、このプロジェクトが金融分野でどのように役立つかについて、実生活での使用例を仮定して説明しました。このプロジェクトのおかげで、投資の方法を改善できるかもしれません。

Conclusion:

このビデオを有益だと思った場合は、「いいね」をしてチャンネルに登録してください。初めて100人の登録者に感謝の意を表します。これまで新しいビデオをアップロードするための遅れがありましたが、数週間の問題があったためです。もしインストールやプロジェクトの使用中に問題が発生した場合は、コメントセクションでお知らせいただくか、GitHubのリポジトリへのリンクをご覧ください。これからもエキサイティングなAIプロジェクトを共有できることを楽しみにしています。

機密GPT：さまざまなタイプのドキュメントを読み込み・分析できるAIプロジェクト

私たちの今日のビデオでは、最近GitHubでトレンディングのプロジェクトであるprivate GPT（機密GPT）について探求します。private GPTは、大型言語モデルを使用して、テキストファイルやPDFなど、さまざまなタイプのドキュメントを読み込み・分析することができます。

ダウンロードとインストール

private GPTプロジェクトをGitHubからダウンロードし、ローカルマシンにインストールするために、まずはデスクトップフォルダにプロジェクトを展開します。このプロジェクトは完全にプライベートなので、外部のソースに情報を送信する必要はありません。また、インターネット接続なしでも使用することができます。

必要なライブラリのセットアップ

私たちが使用するPythonのIDE（例： PyCharm）にアクセスし、プロジェクトを実行するために必要なすべてのライブラリをインストールします。プロジェクトフォルダ内には、必要なライブラリのリストが記載されたrequirements.txtというファイルがあります。requirements.txtを使用して、すべての必要なライブラリを簡単にインストールすることができます。

モデルの設定

ダウンロードしたモデルをprivate GPTフォルダ内のmodelsディレクトリに配置します。なお、.envファイルはモデルの設定に使用されますが、標準モデルを使用する場合は特に編集する必要はありません。

ファイルの読み込みと分析

解析したいファイルを、private GPTプロジェクトグループ内のsource_documentsフォルダにコピーします。コピーしたファイルを含むフォルダ内でPythonのingest.pyファイルを実行し、モデルがファイルを読み込んで分析するようにします。このプロセスには時間がかかる場合がありますが、モデルがファイルをチャンク化してデータベースに保存することで、AIモデルを使用して質問することができるようになります。

モデルに質問する

privategpt.pyファイルを実行して、モデルに質問します。例えば、インフレについての情報を知りたい場合は、モデルに「現在のインフレについて教えてください」と質問します。モデルは、読み込んだドキュメントからインフレに関する回答を提供します。質問に十分な情報がない場合、モデルは関連する部分を強調表示します。

情報の抽出

private GPTは、さまざまなタイプのドキュメントから情報を抽出する能力を持っています。これを活用して、研究論文、レポート、記事などから関連するデータや洞察を効率的に収集することができます。

要約の生成

このモデルを使用すると、大規模なドキュメントを要約することができます。これにより、時間と労力を節約しながら、複雑なコンテンツを理解することができます。

実生活での応用

このプロジェクトは、金融分野において、経済レポートの分析を通じてどのように役立つかを例に、リアルライフでの応用事例を示しました。このプロジェクトを活用することで、投資の方法を改善することができるかもしれません。

まとめ

このビデオを有益だと思った場合は、チャンネル登録や「いいね」をしていただけると嬉しいです。いままでの遅れにより、初めての100人の登録に感謝の意を表し、新しいビデオをアップロードすることができなかったことをお詫び申し上げます。もし、インストールやプロジェクトの使用に問題が発生した場合は、コメントセクションでお知らせいただくか、GitHubのリポジトリをご覧ください。今後も、エキサイティングなAIプロジェクトを共有していきますので、お楽しみに！