プライベートGPTは狂気的です！ 🤯 ドキュメント、テキスト、PDFなどとチャット 🚀 100% ローカル（完全なチュートリアル）

Table of Contents

1. Introduction
2. Setting up Private GPT UI
3. Integrating Private GPT in Your Own Application
4. Uploading and Chatting with Files
5. Querying Documents
6. Searching in Docs
7. Chatting with the Language Model
8. Ingesting Large Amounts of Data
9. Integrating with Python Applications
10. Conclusion

Introduction

私たちが学ぶことのできる、非常に素晴らしいインターフェースがあるとします。ファイルをアップロードし、それらのファイルとチャットすることができるだけでなく、完全にプライベートでインターネットなしで実行できる場合はどうでしょう。今日はまさにそれを見ることができます。こんにちは、みなさん。本日は、プライベートGPTの使用方法についてご紹介します。このインターフェースを使用することで、PDFファイル、ドキュメントファイル、テキストファイルなど、どのテキストファイルでも完全にローカルでコミュニケーションを取ることができます。ステップバイステップでその方法を紹介します。それに先立ち、私は定期的に私のYouTubeチャンネルで人工知能に関するビデオを作成していますので、チャンネル登録をお願いいたします。では、まず最初に、プライベートGPT UIの設定方法について説明します。

Setting up Private GPT UI

まず、プライベートGPT UIの設定方法について説明します。次に、独自のアプリケーションにプライベートGPTを統合する方法について説明します。最初のステップとして、Private GPTをクローンしてディレクトリに移動します。仮想環境を作成し、Poetryをインストールします。Poetryのインストールが完了したら、"poetry install -E local"コマンドを実行してユーザーインターフェースをインストールします。設定ファイルで環境名、ポート番号、ベクターデータベース、大規模言語モデル、埋め込みモデルなどの設定を変更できます。次に、"poetry run python scripts/setup.py"コマンドを実行して、言語モデルと埋め込みモデルをダウンロードします。Macを使用している場合は、"brew install llama-cpp"コマンドを実行してライブラリをインストールします。最後に、"make run"コマンドを実行してアプリケーションを起動します。ここでは、Private GPT UIの設定方法について説明しました。

Integrating Private GPT in Your Own Application

次に、独自のアプリケーションにプライベートGPTを統合する方法について説明します。まず、"import request"と入力してリクエストをインポートします。次に、APIエンドポイントを追加します。ヘッダーを追加し、データのペイロードを提供します。最後に、POSTリクエストを作成し、応答を抽出して表示します。これにより、プライベートGPTを独自のPythonアプリケーションに統合することができます。

Uploading and Chatting with Files

ファイルのアップロードとチャットを行う方法について説明します。Private GPTのインターフェースにファイルをアップロードし、質問をすることができます。ファイルをアップロードすると、ノートがポストされ、埋め込みが生成されます。その後、質問をすることができます。ファイルのアップロードとチャット機能によって、テキストファイルと対話することができます。

Querying Documents

ドキュメントのクエリを行う方法について説明します。ドキュメントをクエリすると、ベクターデータベースが自動的にクエリされます。例えば、「llmの概要の第1ページの要約を教えてください」というクエリを投げると、概要の記事が要約され、出典が表示されます。ドキュメントのクエリも簡単に行うことができます。

Searching in Docs

ドキュメント内の検索について説明します。ドキュメント内を検索すると、該当する単語が含まれている箇所とページ番号が表示されます。例えば、「llmの概要を検索」というクエリを投げると、該当箇所とページ番号が表示されます。

Chatting with the Language Model

大規模言語モデルとのチャットについて説明します。大規模言語モデルとの通常の会話を行うことができます。例えば、「あなたのベースモデルは何ですか？」という質問を投げると、大規模言語モデルが自己紹介をします。

Ingesting Large Amounts of Data

大量のデータをインポートする方法について説明します。"make ingest-songs"コマンドを実行すると、大量の曲データが一括でインポートされます。インポートが完了したら、前のターミナルに戻ってアプリケーションを再起動します。

Integrating with Python Applications

Pythonアプリケーションとの統合について説明します。PythonアプリケーションにプライベートGPTを統合するためのコードを提供します。コード内でリクエストを作成し、レスポンスを取得して表示します。

Conclusion

まとめとして、Private GPTの設定方法と機能について説明しました。Private GPTを使用することで、ファイルのアップロードやチャット、ドキュメントのクエリなどを行うことができます。さらに、Pythonアプリケーションとの統合も可能です。Private GPTは使いやすく、便利なツールです。私は今後もPrivate GPTに関するビデオを作成していく予定ですので、楽しみにしていてください。

Highlights

• Private GPT allows You to upload files and chat with them locally on your computer.
• You can query documents and search for specific keywords within the documents.
• Integration with Python applications is possible, allowing for seamless integration of Private GPT functionality.
• Ingesting large amounts of data is made easy with Private GPT.
• The user interface is user-friendly and intuitive.

FAQ

Q: Can I use Private GPT without an internet connection? A: Yes, Private GPT can be run completely locally on your computer without the need for an internet connection.

Q: Can I query documents and search within them using Private GPT? A: Yes, Private GPT allows you to query documents and search for specific keywords within the documents.

Q: Can I integrate Private GPT with my own Python application? A: Yes, Private GPT can be seamlessly integrated with Python applications.

Q: How easy is it to ingest large amounts of data with Private GPT? A: Ingesting large amounts of data is made easy with Private GPT.

Q: Is the user interface of Private GPT user-friendly? A: Yes, the user interface of Private GPT is designed to be user-friendly and intuitive.