文書内の情報を検索する場合、その文書の内容を読んで理解するのに多くの時間がかかります。あなたを助けるチャットボットがあれば素晴らしいでしょう。チャットボットにドキュメントを渡すだけで、あとは何でも質問できます。また、チャットボットは完全にローカルで実行されるため、データが公開されることを心配する必要もありません。特に、コードを 1 行も記述する必要はありません。
することが
AI モデルを操作するには、Ollama をインストールする必要があります。これは、LLM モデルをローカルで実行するように設計された AI ツールです。Ollama は、MacOS、Windows、Linux までの複数のプラットフォームをサポートしています。OpenAI、Google などの外部プロバイダーに依存せずに AI の力を活用できます。
Ollama は、LLM と簡単に対話できる API を提供します。ここからOllama をダウンロードしてインストールできます。Ollama には、さまざまな目的に適した、選択できる無料のモデルも多数用意されています。ここでモデルを検索できます。実際の経験を積むと、モデルmistralまたはllama2通常のモデルを使用した方が良い結果が得られます。これで、次のようにモデルを実行して操作できるようになります。
ollama run mistral
最初の実行では、Ollama はモデルをコンピューターにダウンロードする必要がありますが、これには時間がかかる場合があります。ダウンロードが成功すると、コマンド ライン ウィンドウにリダイレクトされ、モデルとチャットできます。
したがって、独自のチャットボットをローカルで実行することができます。ただし、ドキュメントとチャットできるようにするという最初の目標を達成するには、Ollama の API に接続し、ファイル ストレージと処理機能を提供する別のアプリケーションが必要になります。多くのオプションがありますが、最も人気のあるのはprivateGPTですが、より多くのオプションを備えた別のアプリケーションとしてAnythingLLMがあります。
なんでもLLM
AnythingLLM は、あらゆるドキュメントとのチャットに役立つオープン ソース アプリケーションです。外部プロバイダーのモデルに接続したり、Ollama と組み合わせたりできます。
AnythingLLM は LangChain を使用してドキュメントを処理します。多くの手順を経て、ドキュメントの主要なコンテンツがベクター形式に変換され、Vectorstore に保存されます。その後、取得を通じてドキュメントとチャットできるようになります。このプロセスの詳細については、こちらをご覧ください。
- AnythingLLM をデバイスにクローンします。
git clone https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm anything-llm
- アプリケーションのセットアップ:
cd anything-llm
yarn setup
yarnマシンにインストールされていることを確認してください。
- バックエンドサーバーを実行します。
yarn dev:server
- フロントエンドサーバーを実行します。
yarn dev:frontend
- コレクターを実行します。
yarn dev:collector
上記の手順の後、ブラウザに移動し、http://localhost:3000AnythingLLM のインターフェイスが表示されれば、インストールは成功しています。
ドキュメントを使用したチャット
Ollama と AnythingLLM が正常にインストールされたら、次はそれらを結合します。my-profile.txt以下の例では、次のような情報の一部を含むファイルを作成します。
Hi, my name is Lam.
I am a web developer with 6 years of experience.
I am proficient in Ruby, PHP, and Javascript.
I started my programming career in late 2017.
Prior to that, I worked as a civil engineer for 2 years.
次に、このファイルをチャットボットに提供し、上記の内容に関連するいくつかの質問をします。
セットアップモデル
AnythingLLM のメイン画面で、画面左下の設定ボタンをクリックします。次に、 [LLM 設定]タブに移動し、[Ollama] を選択し、以下のように情報を入力して保存します。
[チャット モデルの選択]セクションには、Ollama がダウンロードしたモデルが表示されます。mistralこの場合、上でロードしたのでモデルです。
埋め込みのセットアップ
引き続き[埋め込み設定]タブに移動し、以下のように情報を保存します。
チャットの作成
メイン画面に戻り、[新しいワークスペース]をクリックし、ワークスペースの名前を「About Me」と入力します。チャット ウィンドウが表示されます。[ドキュメントのアップロード]リンクをクリックして、ファイルのアップロード画面に移動します。
AnythingLLM はさまざまなファイル形式をサポートしており、Web サイトからの直接リンクを使用できます。ファイルをアップロードした後、[保存して埋め込む]をクリックします。そして結果を見てみましょう。
素晴らしいですね、チャットボットは提供したコンテンツで正確に応答しました。
結論
そこで私たちは、外部プロバイダーに依存せずにあらゆるドキュメントとのチャットをサポートするチャットボットを共同で作成しました。これを使用して、提供した情報に基づいて質問に回答する仮想アシスタントを構築することができます。また、徐々に学習して活用できる他の多くの利点も提供します。
出典 : https://viblo.asia/p/tu-tao-chatbot-ai-giup-ban-chat-voi-moi-tai-lieu-bXP4WjkoV7G
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