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PrivateGPT : GPT-4 Hors ligne sécurisé et confidentiel

Viktor Zinchenko
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Viktor Zinchenko

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Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et du traitement du langage naturel (NLP), la confidentialité est souvent une préoccupation fondamentale, surtout lorsqu'il s'agit de données sensibles. PrivateGPT, un développement révolutionnaire dans ce domaine, aborde directement cette question. Conçu pour fonctionner localement sans connexion internet, il garantit une confidentialité totale en empêchant les données de quitter votre environnement d'exécution.

Qu'est-ce que PrivateGPT?

PrivateGPT est un outil innovant qui associe les puissantes capacités de compréhension du langage de GPT-4 à des mesures de confidentialité strictes. En exploitant la force de LangChain, GPT4All, LlamaCpp, Chroma et SentenceTransformers, PrivateGPT permet aux utilisateurs d'interagir avec GPT-4, entièrement en local. Plongeons dans les détails de la configuration de PrivateGPT et de son utilisation efficace.

Configuration de PrivateGPT : Étape par étape

La configuration de PrivateGPT implique principalement deux étapes : l'installation des dépendances et la configuration de l'environnement. Pour commencer, assurez-vous d'avoir Python 3.10 ou une version ultérieure installée sur votre machine.

Étape 1 : Installez les dépendances

pip3 install -r requirements.txt

Étape 2 : Téléchargez et placez le modèle d'apprentissage de langues (LLM) dans le répertoire de votre choix. Le modèle par défaut est ggml-gpt4all-j-v1.3-groovy.bin. Cependant, n'importe quel modèle compatible avec GPT4All-J peut être utilisé.

Étape 3 : Renommez example.env en .env et modifiez les variables d'environnement :

  • MODEL_TYPE : Spécifiez soit LlamaCpp, soit GPT4All.
  • PERSIST_DIRECTORY : Définissez le dossier pour votre vecteur store.
  • MODEL_PATH : Indiquez le chemin vers votre LLM.
  • MODEL_N_CTX : Déterminez la limite maximale de jetons pour le modèle LLM.
  • EMBEDDINGS_MODEL_NAME : Spécifiez le nom du modèle d'embeddings SentenceTransformers.
  • TARGET_SOURCE_CHUNKS : Déterminez le nombre de morceaux qui seront utilisés pour répondre à une question.

Une fois l'environnement configuré, nous pouvons maintenant passer à l'ingestion des données.

Ingestion des données avec PrivateGPT

PrivateGPT prend en charge différents types de fichiers tels que CSV, documents Word, fichiers HTML, et bien d'autres. Voici comment ingérer vos propres données :

Étape 1 : Placez vos fichiers dans le répertoire source_documents

Étape 2 : Exécutez le script ingest.py pour traiter toutes les données

python ingest.py

Le script crée une base de données locale d'embeddings dans le dossier db. Il faut environ 20 à 30 secondes par document, en fonction de sa taille.

Interaction avec PrivateGPT

Maintenant, plongeons dans la façon dont vous pouvez poser des questions à vos documents, localement, en utilisant PrivateGPT :

Étape 1 : Exécutez le script privateGPT.py :

python privateGPT.py

Étape 2 : Lorsqu'on vous le demande, saisissez votre requête.

En 20 à 30 secondes, en fonction de la vitesse de votre machine, PrivateGPT génère une réponse en utilisant le modèle GPT-4 et fournit les sources qu'il a utilisées à partir de vos documents pour créer la réponse.

Libérer la puissance de PrivateGPT : Les mécanismes sous-jacents

Le fonctionnement local préservant la confidentialité de PrivateGPT repose sur un mélange d'outils puissants. ingest.py utilise les outils LangChain pour analyser les documents, créant des embeddings locaux à l'aide de HuggingFaceEmbeddings (une partie de SentenceTransformers). Les embeddings résultants sont stockés dans une base de données locale de vecteurs avec le vecteur store Chroma.

privateGPT.py utilise une LLM locale - GPT4All-J ou LlamaCpp - pour comprendre les requêtes des utilisateurs et fabriquer des réponses appropriées. Le vecteur store local est utilisé pour extraire le contexte de ces réponses, en utilisant une recherche de similarité pour trouver le contexte correspondant à partir des documents ingérés.

Configuration système et dépannage

PrivateGPT nécessite Python 3.10 ou une version ultérieure. Lors de l'installation avec pip, si une erreur de compilateur C++ apparaît, des instructions d'installation pour Windows 10/11 et Mac sous Intel sont fournies.

Vous pouvez accéder à PrivateGPT sur GitHub ici (opens in a new tab).

Conclusion

PrivateGPT est un témoignage de la fusion de puissants modèles de langage IA tels que GPT-4 et de protocoles de confidentialité des données stricts. Il offre un environnement sécurisé aux utilisateurs pour interagir avec leurs documents, en veillant à ce que aucune donnée ne soit partagée en externe. Que vous soyez un passionné d'IA ou un utilisateur soucieux de la confidentialité, PrivateGPT ouvre de nouvelles possibilités pour les applications d'IA préservant la confidentialité.