PersonalGPT

PersonalGpt

귀하의 자신의 GPT 구동 개인 비서는 귀하가 명령을 내리거나 지시하거나 음성 명령을 사용하여 무언가를 검색하도록 지시하거나 지시 할 수 있습니다. Langchain, GPT4ALL, LLAMACPP, Chroma 및 SentencetRansformers로 제작되었습니다. -OpenAI의 GPT3, GPT4 모델, 코셔도 지원합니다.

이 프로젝트는 GPT 지원 제작을위한 PrivateGPT에서 영감을 얻지만이 프로젝트는 DeePlake vectorstores를 사용하여 데이터 세트/파일을 저장합니다.

종속성 설치

Windows에서 :

    pip install -r requirements.txt

Linux / Mac에서 :

    pip3 install -r requirements.txt

환경 변수 설정

PersonalGPT/env_vars.py 엽니 다

env_vars.py 파일에서 변수를 적절하게 편집하십시오.

 MODEL_TYPE: supports LlamaCpp, GPT4All, OpenAI & Cohere
PERSIST_DIRECTORY: is the folder you want your vectorstore in
MODEL_PATH: Path to your GPT4All or LlamaCpp supported LLM
MODEL_N_CTX: Maximum token limit for the LLM model
MODEL_N_BATCH: Number of tokens in the prompt that are fed into the model at a time. Optimal value differs a lot depending on the model (8 works well for GPT4All, and 1024 is better for LlamaCpp)
EMBEDDINGS_MODEL_NAME: SentenceTransformers embeddings model name (see https://www.sbert.net/docs/pretrained_models.html)
TARGET_SOURCE_CHUNKS: The amount of chunks (sources) that will be used to answer a question
VOICE_MODEL=pyttsx3
VOICE_REC_ENGINE=SpeechRecognition
API_KEY=OpeAI or Cohere API Key

자신의 데이터 세트 수집에 대한 지침

모든 파일을 source_documents 디렉토리에 넣습니다.

지원되는 확장은 다음과 같습니다.

• .csv : CSV,
• .docx : Word 문서,
• .doc : Word 문서,
• .enex : Evernote,
• .eml : 이메일,
• .epub : epub,
• .html : html 파일,
• .md : Markdown,
• .msg : Outlook 메시지,
• .odt : 문서 텍스트 열기,
• .pdf : 휴대용 문서 형식 (PDF),
• .pptx : PowerPoint 문서,
• .ppt : PowerPoint 문서,
• .txt : 텍스트 파일 (UTF-8),
• .xls : Excel 스프레드 시트
• .xlsx : Excel 스프레드 시트

모든 데이터를 수집하기 위해 다음 명령을 제공하십시오.

PersonalGpt를 실행하십시오

Windows에서 :

    python run_PersonalGPT.py

Linux / Mac에서 :

    python3 run_PersonalGPT.py

이제 사용하는 모든 것을 음성 명령에 부여하십시오

open browser
load my files
ask gpt
tell me a joke
open youtube

그리고 더 많은

이 모듈은 자유롭게 사용, 수정, 공유 할 수 있습니다

모든 사람에게 기부금이 열려 있습니다. 문제가 필요하다고 생각되면 문제 요청을 철회하거나 문제를 해결 한 다음 PR을 수행하십시오.

이것을 읽어 주셔서 감사합니다.