OSGPT
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OSGPTは、指定されたフォルダーからドキュメントを動的にロードし、検索可能なベクトルデータベースを作成するように設計された強力なプラグインです。ドキュメントからクエリする簡単な方法を提供するだけでなく、Linux/UnixであろうとWindowsなど、ホストシステムでCLIコマンドを実行することもできます。
GPT4を使用してChatGpt PlusのOSGPTを参照してください
チャットするだけで、ファイルから情報を簡単に検索して管理できるオペレーティングシステムと会話をすることを想像してください。 OSGPTを使用すると、まさにそれを行うことができます。ファイル管理を動的でインタラクティブなエクスペリエンスに変換します。複数のディレクトリを介してシフトしたり、複雑な検索クエリを使用したりすることはありません。 OSGPTの高度な検索機能は、複数のディレクトリのドキュメントから情報を見つけるという面倒なタスクを簡素化します。さらに、その自動ロード機能により、指定されたディレクトリのドキュメントが検索可能なベクトルデータベースにドキュメントを自動的にロードするため、ファイルはすぐにアクセスできます。
完全なコントロール：チャットインターフェイスから直接CLIコマンドを実行します。複数のコマンド：非同期実行と複数のコマンドを同時に処理します。構成サポート：柔軟性とセキュリティのためにコマンド実行用の作業ディレクトリを構成します。
OSGPTを使用すると、両方の世界のベストを獲得します。タスクとそれらを実行する強力なCLIエンジンを理解するチャットボットです。複数のウィンドウをジャグリングする時代に別れを告げ、インタラクティブなコンピューティングに挨拶してください。
git clone https://github.com/Ravi-Teja-konda/OSGPT.git cd OSGPT3.必要なPythonライブラリをインストールします。
pip install -r requirements.txtWork_directory_unix：これは、UNIX/LinuxシステムでOSGPTを実行するときにコマンドが実行されるワーキングディレクトリです。デフォルトのディレクトリは /TMPです。これは、安全性とセキュリティに推奨されています。
Work_directory_windows：UNIX設定と同様に、これはWindowsシステムでOSGPTを実行するときにコマンドが実行されるディレクトリです。デフォルトは％TEMP％です。
注：選択したディレクトリには、UNIX/Linux用の最小CHMODが700であり、Windowsがセキュリティを維持するための適切なアクセス許可があることを確認してください。
Openai_Api_key：これは、GPTモデルを利用するために不可欠なOpenAIのAPIキーです。プレースホルダーを実際のAPIキーに置き換えます。
Metadata_file_path：これは、インデックス付きデータベースのメタデータが保存される場所です。
ホスト：これは、OSGPTサーバーが実行されるホストIPアドレスです。デフォルトは0.0.0.0です。つまり、任意のIPアドレスからアクセスできます。ポート：これは、OSGPTサーバーが着信リクエストをリッスンするポート番号です。デフォルトのポートは5004です。
ホストアドレスに変更がある場合は、次のファイルを必ず更新してください。
開始するには、次のコマンドを使用してプラグインを実行します。
python3 main . py次に、ChatGpt Plusアカウントに移動します。設定では、開発者ツールを有効にします（参照については画像を参照）。 GPT-4タブに切り替えてから、プラグインストアに進みます。プラグインストアページの下部には、「独自のプラグインの開発」というタイトルのリンクがあります（画像を参照）。このリンクをクリックして、必要に応じて情報を入力します。
私の例では、LocalHost：5004を使用しました。 2323や8080などの別のポートを使用できますが、ファイアウォールやセキュリティソフトウェアが接続をブロックしていないことを確認してください（画像を参照）。
このプラグインを使用するには、サーバーの /コマンドエンドポイントにPOSTリクエストを送信する必要があります。リクエストには、実行するコマンドを表すコマンドフィールドを持つJSON本体を含める必要があります。
例：
{
"command" : " echo 'Hello, World!' "
}または、ChatGPTに直接指示することでワークフローを簡素化することもできます。「私のCLIにアクセスできる、実行してください...」。残りはあなたのために世話をされます！
データセットの読み込みOS GPTは、指定されたフォルダーからドキュメントを動的にロードし、検索可能なベクトルデータベースを作成する機能を提供します。この機能を使用して、たとえば、Technical_Filesという名前のフォルダーをデータセットとしてロードしてから、特定の情報を照会できます。
データセットをロードする方法データセットをロードするには、 /load_dataエンドポイントにpostリクエストを送信する必要があります。リクエストには、folder_pathとdataset_nameを指定するJSON本体を含める必要があります。
データセット「Technical_files」として/home/runner/osgpt/osgpt/technical_filesにあるフォルダーをロードするための例のリクエストは次のとおりです。
{
"folder_path" : " /home/runner/OSGPT/OSGPT/technical_files " ,
"dataset_name" : " technical_files "
}実行が成功したら、次のような応答を受信する必要があります。
{
" Database for technical_files created successfully! "
}注：フォルダーサイズが非常に大きい場合、load_dataはデータベースを完成させるのに時間がかかります。チャットGPTインターフェイスでエラーをスローする場合がありますが、データベースが作成されます。
データセットがロードされたら、特定の情報をクエリすることができます。たとえば、Technical_Filesデータベース内の「Langchain」に関連するドキュメントまたはファイルを見つけたい場合は、 /query_DataエンドポイントにPOSTリクエストを送信することでそうすることができます。
リクエストには、クエリとdataset_nameを指定するJSON本体を含める必要があります。
クエリの例：Technical_Filesデータベースで「LangChain」を検索するには、JSONボディが次のようになります。
{
"query" : " ravi teja " ,
"dataset_name" : " personal_files "
}実行が成功すると、OS GPTは「Langchain」に関連するファイルまたはドキュメントのテクニカルファイルデータベースを検索し、関連する結果を返します。
このプラグインは、消毒やセキュリティチェックなしで、そのままコマンドを実行することに注意してください。安全で制御された環境でのみ使用し、サーバーをパブリックインターネットに公開しないようにしてください。このChatGPTプラグインは、開発者向けに設計されており、生産サーバーに展開されるべきではありません！ LocalHostでのみ使用してください！
GPT Vision APIの差し迫ったリリースに非常に興奮しています。利用可能になったらすぐに、画像分析機能をOSGPTに統合する予定です。これにより、ユーザーはテキストベースのドキュメントだけでなく画像も照会し、ユーザビリティのまったく新しい次元をロック解除できます。現在のバージョンの時点では、ChatGPTはプラグインとビジョン機能の同時使用をサポートしていないことに注意してください。将来のリリースが許可するように、この統合を楽しみにしています。
データの価値を理解しており、今後数日で高度な分析機能を提供することに取り組んでいます。 ExcelスプレッドシートまたはCSVファイルを使用している場合でも、OSGPTはデータを理解するために必要なツールを提供します。更新をお楽しみに！
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このリポジトリは、ファイルコンテンツの検索とファイル機能の動的読み込みの機能を追加するchatgpt-shellmasterの拡張バージョンです。
このプロジェクトは、「Help the World Grow？」ライセンスの下でライセンスされています。詳細については、ライセンスファイルを参照してください
