PrivateGPT：本地化RAG处理流程文档问答系统，确保数据隐私

PrivateGPT是一个可用于生产环境的AI项目，允许用户在没有互联网连接的情况下，使用大型语言模型（LLMs）对文档进行问答。该项目确保100%的数据隐私，所有数据都在用户的执行环境中处理，不会泄露。PrivateGPT由Zylon团队开发，提供了一个API，支持构建私有、上下文感知的AI应用。该项目遵循并扩展了OpenAI API标准，支持普通和流式响应。PrivateGPT适用于需要高度数据隐私的领域，如医疗和法律。

类似项目：Kotaemon：简单部署的开源多模态文档问答工具

功能列表

• 文档摄取：管理文档解析、拆分、元数据提取、嵌入生成和存储。
• 聊天与完成：使用摄取文档的上下文进行对话和完成任务。
• 嵌入生成：基于文本生成嵌入。
• 上下文块检索：根据查询返回摄取文档中最相关的文本块。
• Gradio UI客户端：提供用于测试API的工作客户端。
• 批量模型下载脚本、摄取脚本、文档文件夹监视等工具。

使用帮助

安装流程

1. 克隆仓库：首先，克隆PrivateGPT的GitHub仓库。

   git clone https://github.com/zylon-ai/private-gpt.git
cd private-gpt

2. 安装依赖：使用pip安装所需的Python依赖。

   pip install -r requirements.txt

3. 配置环境：根据需要配置环境变量和设置文件。

   cp settings-example.yaml settings.yaml
# 编辑settings.yaml文件，配置相关参数

4. 启动服务：使用Docker启动服务。

   docker-compose up -d

使用文档问答功能

1. 文档摄取：将需要处理的文档放入指定的文件夹中，运行摄取脚本。

   python scripts/ingest.py --input-folder path/to/documents

2. 问答交互：使用Gradio UI客户端进行问答交互。

   python app.py
# 打开浏览器访问http://localhost:7860

高层API使用

1. 文档解析和嵌入生成：使用高层API进行文档解析和嵌入生成。

   from private_gpt import HighLevelAPI
api = HighLevelAPI()
api.ingest_documents("path/to/documents")

2. 上下文检索和回答生成：使用高层API进行上下文检索和回答生成。

   response = api.chat("你的问题")
print(response)

低层API使用

1. 嵌入生成：使用低层API生成文本嵌入。

   from private_gpt import LowLevelAPI
api = LowLevelAPI()
embedding = api.generate_embedding("你的文本")

2. 上下文块检索：使用低层API进行上下文块检索。

   chunks = api.retrieve_chunks("你的查询")
print(chunks)

工具集使用

1. 批量模型下载：使用批量模型下载脚本下载所需模型。

   python scripts/download_models.py

2. 文档文件夹监视：使用文档文件夹监视工具自动摄取新文档。

   python scripts/watch_folder.py --folder path/to/documents