PrivateGPT
Build secure, scalable RAG applications with PrivateGPT and Milvus / Zilliz Cloud
이 통합 기능을 무료로 사용하세요.PrivateGPT란 무엇인가요?
PrivateGPT는 외부 서버나 클라우드에 의존하지 않고도 대규모 언어 모델(LLM)과 안전하게 비공개로 상호 작용할 수 있는 AI 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 컨텍스트 인식 LLM 환경을 쉽게 설정할 수 있는 API와 도구 세트를 제공합니다. 그 핵심은 검색 증강 세대(RAG) 파이프라인을 래핑하여 벡터 임베딩 생성, Milvus 및 Zilliz Cloud와 같은 벡터 데이터베이스를 사용한 유사성 검색, LLM 추론에 바로 사용할 수 있는 구성 요소를 제공하여 사용자가 작업을 비공개적으로 효율적으로 처리할 수 있도록 지원하는 것입니다;
PrivateGPT와 밀버스/질리즈 클라우드를 통합하는 이유는?
PrivateGPT**를 밀버스 또는 관리형 서비스인 질리즈 클라우드와 통합하면 고급 AI 애플리케이션에서 비정형 데이터 작업을 위한 안전하고 확장 가능한 프레임워크를 조직에 제공할 수 있습니다. 밀버스와 질리즈 클라우드는 모두 10억 개 규모의 벡터 스토리지와 빠른 유사도 검색을 위해 설계된 고성능 벡터 데이터베이스로, 확장 가능한 엔터프라이즈급 RAG 애플리케이션 구축에 이상적입니다. PrivateGPT와 함께 사용하면 데이터 프라이버시를 우선시하는 비공개 오프라인 환경에서 벡터 임베딩을 저장하고 검색할 수 있습니다.
PrivateGPT와 밀버스/질리즈 클라우드는 함께 데이터 수집과 실시간 벡터 검색에서 콘텐츠 생성에 이르기까지 원활하고 안전한 데이터 흐름을 가능하게 하는 강력한 RAG 파이프라인을 구축합니다. 이러한 통합은 비공개 챗봇 및 개인화된 추천 시스템과 같이 개인정보 보호에 중점을 둔 AI 애플리케이션에 특히 유용하며, 조직이 데이터를 완벽하게 제어하는 동시에 비정형 정보의 잠재력을 활용할 수 있도록 지원합니다.
PrivateGPT와 밀버스/질리즈 클라우드가 함께 작동하는 방식
PrivateGPT와 밀버스 또는 질리즈 클라우드와의 작업은 간단합니다. PrivateGPT 프레임워크 내의 일반적인 RAG 설정에서 사용자는 특정 요구 사항에 따라 선호하는 AI 도구를 선택하기만 하면 됩니다.
예를 들어, 사용자는 비정형 데이터를 벡터 임베딩으로 인코딩하기 위해 Hugging Face를, 이러한 임베딩을 저장하고 벡터 유사성 검색을 수행하기 위해 Milvus를, 검색된 정보를 기반으로 응답을 생성하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)로 Llama 또는 Mistral을 선택할 수 있습니다.
PrivateGPT RAG 프레임워크의 아키텍처는 아래 그림과 같습니다.
프라이빗GPT 아키텍처
밀버스/질리즈 클라우드에서 PrivateGPT를 사용하는 방법
튜토리얼: 튜토리얼: 밀버스 및 비정형 | 밀버스 문서로 RAG 구축
밀버스 깃허브: https://github.com/milvus-io/milvus
PrivateGPT 깃허브: https://github.com/zylon-ai/private-gpt