PrivateGPT: GPT-4 Offline Que es Seguro y Privado
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- Viktor Zinchenko
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En el ámbito de la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la privacidad a menudo surge como una preocupación fundamental, especialmente cuando se trata de datos sensibles. PrivateGPT, un desarrollo innovador en esta esfera, aborda directamente este problema. Diseñado para funcionar localmente sin conexión a internet, garantiza total privacidad al evitar que los datos salgan de su entorno de ejecución.
¿Qué es PrivateGPT?
PrivateGPT es una herramienta innovadora que combina las poderosas capacidades de comprensión del lenguaje de GPT-4 con rigurosas medidas de privacidad. Aprovechando la fuerza de LangChain, GPT4All, LlamaCpp, Chroma y SentenceTransformers, PrivateGPT permite a los usuarios interactuar con GPT-4 de forma totalmente local. Sumerjámonos en los detalles de la configuración de PrivateGPT y cómo utilizarlo de manera eficiente.
Configuración de PrivateGPT: Paso a Paso
La configuración de PrivateGPT implica principalmente dos pasos: instalar los requisitos y configurar el entorno. Para comenzar, asegúrese de tener instalado Python 3.10 o posterior en su máquina.
Paso 1: Instalar las dependencias
pip3 install -r requirements.txtPaso 2: Descargar y colocar el Modelo de Aprendizaje de Lenguaje (LLM) en el directorio deseado. El modelo predeterminado es ggml-gpt4all-j-v1.3-groovy.bin. Sin embargo, se puede utilizar cualquier modelo compatible con GPT4All-J.
Paso 3: Cambiar el nombre de example.env a .env y editar las variables de entorno:
MODEL_TYPE: Especificar LlamaCpp o GPT4All.PERSIST_DIRECTORY: Establecer la carpeta para su almacenamiento de vectores.MODEL_PATH: Proporcionar la ruta de acceso a su LLM.MODEL_N_CTX: Determinar el límite máximo de tokens para el modelo LLM.EMBEDDINGS_MODEL_NAME: Especificar el nombre del modelo de incrustaciones de SentenceTransformers.TARGET_SOURCE_CHUNKS: Determinar el número de fragmentos que se utilizarán para responder una pregunta.
Con el entorno configurado, ahora podemos proceder a analizar los datos.
Analizar Datos con PrivateGPT
PrivateGPT admite varios tipos de archivos que van desde CSV, Documentos de Word, hasta archivos HTML y muchos más. Así es cómo se analizan tus propios datos:
Paso 1: Coloca tus archivos en el directorio source_documents
Paso 2: Ejecuta el script ingest.py para procesar todos los datos
python ingest.pyEl script crea una base de datos local de incrustaciones en la carpeta db. El proceso tarda aproximadamente de 20 a 30 segundos por documento, dependiendo del tamaño del documento.
Interactuar con PrivateGPT
Ahora, sumerjámonos en cómo realizar preguntas a tus documentos, localmente, utilizando PrivateGPT:
Paso 1: Ejecuta el script privateGPT.py:
python privateGPT.pyPaso 2: Cuando se te solicite, ingresa tu consulta.
En 20-30 segundos, dependiendo de la velocidad de tu máquina, PrivateGPT genera una respuesta utilizando el modelo GPT-4 y proporciona las fuentes que utilizó de tus documentos para crear la respuesta.
Desatando el Poder de PrivateGPT: Los Mecanismos Subyacentes
La operación local de preservación de la privacidad de PrivateGPT se basa en una combinación de potentes herramientas. ingest.py utiliza herramientas de LangChain para analizar los documentos, creando incrustaciones locales utilizando HuggingFaceEmbeddings (parte de SentenceTransformers). Las incrustaciones resultantes se almacenan en una base de datos local de vectores con Chroma vector store.
privateGPT.py utiliza un LLM local: GPT4All-J o LlamaCpp, para comprender las consultas de los usuarios y fabricar respuestas adecuadas. El almacenamiento local de vectores se utiliza para extraer el contexto de estas respuestas, utilizando una búsqueda de similitud para encontrar el contexto correspondiente de los documentos analizados.
Requisitos del Sistema y Solución de Problemas
Los requisitos del sistema para PrivateGPT incluyen Python 3.10 o posterior. Durante el proceso de instalación de pip, si surge un error del compilador C++, se proporcionan instrucciones de instalación para Windows 10/11 y Mac que ejecutan Intel.
Puedes acceder al GitHub de PrivateGPT aquí (opens in a new tab).
Conclusión
PrivateGPT representa la fusión de potentes modelos de lenguaje de IA como GPT-4 y protocolos rigurosos de privacidad de datos. Ofrece un entorno seguro para que los usuarios interactúen con sus documentos, asegurando que no se comparta ningún dato externamente. Ya seas un entusiasta de la IA o un usuario enfocado en la privacidad, PrivateGPT abre nuevas posibilidades para aplicaciones de IA que preservan la privacidad.