

Incarnamind
紹介 :
IncarnaMindは、GPT、Claude、ローカルのオープンソースLLMなどの大規模言語モデル(LLM)を使用して、個人ドキュメント(PDF、TXT)との双方向対話を実現するオープンソースプロジェクトです。スライドウィンドウ分割メカニズムと統合検索エンジンを利用することで、検索効率の向上とLLMの精度向上を実現しています。複数ドキュメントの対話型Q&Aに対応しており、単一ドキュメントの制限を打破し、様々なファイル形式とLLMモデルに対応しています。
ターゲットユーザー :
研究者、開発者、大量のドキュメントとのやり取りが必要なすべてのユーザーを対象としています。IncarnaMindは、効率的なドキュメント検索と対話機能を提供することで、ドキュメント内のデータの理解と活用を支援し、作業効率の向上に役立ちます。
使用シナリオ
研究者はIncarnaMindを使用して研究論文と対話し、必要な情報を迅速に取得できます。
開発者はIncarnaMindを使用して技術ドキュメントと対話し、プログラミング中に発生する問題を解決できます。
企業ユーザーはIncarnaMindを使用して知識管理を行い、チームの協調性を高めることができます。
製品特徴
適応型セグメンテーション:ウィンドウのサイズと位置を動的に調整し、細粒度データと粗粒度データへのアクセスをバランスよく行います。
複数ドキュメント対応の対話型Q&A:シンプルクエリとマルチホップクエリをサポートし、複数のドキュメントを同時に検索します。
ファイル互換性:PDFとTXTファイル形式に対応しています。
LLMモデル互換性:OpenAI GPT、Anthropic Claude、Llama2、その他のオープンソースLLMに対応しています。
システム要件:GGUF量子化バージョンを実行するには、35GB以上のGPU RAMが必要です。
オープンソースおよびローカルLLMサポート:llama2-70b-chatモデルの使用を推奨しており、他のLLMの試験にも対応しています。
近日公開予定:より小さく、費用対効果の高い微調整済みモデルの公開を予定しています。
使用チュートリアル
1. インストール:リポジトリをクローンし、Python環境を設定します。
2. 環境作成:Condaを使用して仮想環境を作成し、アクティブ化します。
3. 依存関係のインストール:必要な依存関係をすべてインストールします。
4. APIキーの設定:configparser.iniファイルでAPIキーを設定します。
5. ファイルのアップロード:ファイルを/dataディレクトリに配置し、コマンドを実行してファイルを処理します。
6. 実行:対話を開始し、スクリプトからの入力プロンプトを待ちます。
7. チャット:システムと対話し、質問をして回答を取得します。
8. ログ管理:システムは自動的にIncarnaMind.logファイルを生成します。必要に応じてログ設定を編集できます。
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