How to create a private ChatGPT that interacts with your local documents - TechTalks
As much as ChatGPT is convenient, it has its tradeoffs. The fact that it requires you to send your data over the internet can be a concern when it comes to privacy, especially if you’re using confidential documents. Additionally, it requires a constant internet connection, which can be an issue in areas with poor connectivity. Fortunately, there is an alternative. You can run your own local large
【GPT】今日から使えるOSSライブラリまとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke( https://twitter.com/sonesuke ) です。 LLMのニュースを追っかけ続けたので、これからキャッチアップする人用にまとめておきます。 各手法の説明を読む前に、「これだけは知っとけ用語」を読んでおくと意味がわかります。知っている人は飛ばしてください。 これだけは知っとけ用語 Retriever LLMの入力として含められる情報には上限があります。GPT-3.5で4k トークン。GPT-4でも、8K, 32Kトークンです。十分大きくなったとはいえ、本一冊分とかは無理なわけです。これをうまくチャンクに分けて、質問から、チャンク化された文章を検索できるようにしたものを、Retriverと言います。 詳しくは、下記のページが参考になります。 埋め込み(Embeddings) 簡単にいうと、LLMを使って、入力を固定長のベクトル表現にすること
GitHub - run-llama/llama_index: LlamaIndex is a data framework for your LLM applications
LlamaIndex (GPT Index) is a data framework for your LLM application. Building with LlamaIndex typically involves working with LlamaIndex core and a chosen set of integrations (or plugins). There are two ways to start building with LlamaIndex in Python: Starter: llama-index (https://pypi.org/project/llama-index/). A starter Python package that includes core LlamaIndex as well as a selection of inte
CLIP+Faiss+Streamlitで画像検索アプリを作成してみる - OPTiM TECH BLOG
R&Dチーム所属の伊藤です。気がついたら半年ぶりくらいの投稿になってしまいました。 今回はrinna株式会社より公開された言語画像モデルである日本語対応CLIPを使ってみた話になります。 元々はCLIPとFaissを組み合わせて画像検索のためのツールを作れないかを試していたのですが、どうせだったら可視化までしようと考えてStreamlitを使用したアプリ化も行いました。 今回作成したコードはGithubのリポジトリにありますので、興味がある方は覗いてみてください。 CLIPとは？ Faissとは？ CLIPとFaissで画像検索 事前準備 画像ベクトルのインデックス作成 インデックスを読み込んで画像検索 Streamlitで画像検索アプリを作成する 最後に CLIPとは？ CLIPはOpenAIより提案された、テキストと画像を使用して画像分類モデルです。 CLIPはContrastive
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GitHub - openai/chatgpt-retrieval-plugin: The ChatGPT Retrieval Plugin lets you easily find personal or work documents by asking questions in natural language.
