Написать пост

PrivateGPT — модель для работы с личным набором данных

PrivateGPT — это конфиденциальная GPT-модель, которая позволяет загружать свои данные в датасет и работать с ними без риска утечек.

PrivateGPT — это локальная языковая модель, с помощью которой вы можете работать со своими документами.

Языковая модель не подключается к Интернету, поэтому PrivateGPT гарантирует 100% конфиденциальность данных, которые вы используете для датасета.

В этой статье мы рассказываем, как работает эта модель, как установить её и как собрать свой личный датасет.

Как работает PrivateGPT

Используя локальные модели LangChain, вы можете запустить всю модель на своём ПК, и данные не будут покидать вашу среду. При этом разработчики гарантируют хорошую производительность.

ingest.py использует инструменты LangChain для анализа документа и локального создания вложений с помощью HuggingFaceEmbeddings (SentenceTransformers). Затем Он сохраняет результат в локальной векторной базе данных, используя хранилище векторов Chroma.

privateGPT.py использует локальный LLM на основе GPT4All-J или LlamaCpp для анализа вопросов и генерации ответов. Контекст для ответов извлекается из локального хранилища векторов с помощью поиска по сходству.

Устанавливаем PrivateGPT

Чтобы подготовить среду для запуска, сперва нужно установить все зависимости:

			pip3 install -r requirements.txt
		

Затем загрузите модель LLM и поместите её в нужный вам каталог.

По умолчанию используется языковая модель ggml-gpt4all-j-v1.3-groovy.bin. Если вы хотите использовать другую модель, совместимую с GPT4All-J, просто загрузите её и укажите в своем файле .env.

После загрузки модели, переименуйте файл example.env в .env и отредактируйте содержимое файла по примеру ниже.

			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
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
		

Примечание: из-за того, что модель загружает вложения SentenceTransformers, при первом запуске скрипта потребуется подключение к Интернету.

Как собрать свой датасет для PrivateGPT

Поместите все файлы с нужной вам информацией в каталог source_documents.

Вот, какие расширения поддерживает PrivateGPT:

  • .csv: CSV,
  • .docx: Word Document,
  • .doc: Word Document,
  • .enex: EverNote,
  • .eml: Email,
  • .epub: EPub,
  • .html: HTML File,
  • .md: Markdown,
  • .msg: Outlook Message,
  • .odt: Open Document Text,
  • .pdf: Portable Document Format (PDF),
  • .pptx : PowerPoint Document,
  • .ppt : PowerPoint Document,
  • .txt: Text file (UTF-8),

Выполните следующую команду, чтобы загрузить все данные в модель.

			python ingest.py
		

Вывод должен выглядеть так:

			Creating new vectorstore
Loading documents from source_documents
Loading new documents: 100%|██████████████████████| 1/1 [00:01<00:00,  1.73s/it]
Loaded 1 new documents from source_documents
Split into 90 chunks of text (max. 500 tokens each)
Creating embeddings. May take some minutes...
Using embedded DuckDB with persistence: data will be stored in: db
Ingestion complete! You can now run privateGPT.py to query your documents
		

Эта команда создаст папку db, содержащую локальный векторный магазин.

Создание папки займет около 20-30 секунд на один документ, в зависимости от размера документа.

Вы можете загрузить столько документов, сколько захотите, и все они будут собраны в локальной базе данных вложений.

Если вы хотите очистить базу данных, просто удалите папку db.

Примечание. Во время загрузки данных, они не покидают вашу локальную среду. Подгружать документы в датасет можно без подключения к Интернету. Подключение к Интернету потребуется только во время первого запуска модели, чтобы они смогла скачать модель встраивания.

Как задавать вопросы к своим документам

Чтобы задать вопрос, сперва выполните команду:

			python privateGPT.py
		

Затем подождите, когда скрипт потребует ввода запроса.

			> Enter a query:
		

Введите промпт и нажмите Enter.

Нужно будет подождать 20-30 секунд (в зависимости от мощности вашего ПК), пока LLM обработает промпт и подготовит ответ. После этого он выведет ответ и 4 источника из ваших документов, которые он использовал.

После ответа вы можете задать другой вопрос без повторного запуска скрипта. Просто снова дождитесь подсказки о вводе промпта.

Чтобы завершить работу скрипта, введите exit.

PrivateGPT — это отличное решение для, прежде всего, компаний, которые хотят ускорить обработку данных без риска утечек. 

Ранее компании уже пытались внедрить языковые модели в работу, однако отказались из-за того, что конфиденциальные данные выгружаются в Интернет и, как известно, навсегда там и остаются. PrivateGPT эффективно решает эту проблему. 

Следите за новыми постами
Следите за новыми постами по любимым темам
4К открытий5К показов