PrivateGPT

🖼️ اسم الأداة:
PrivateGPT 

🔖 تصنيف الأداة:
تصنّف PrivateGPT كأداة لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي محلية (self-hosted) متخصصة في الاسترجاع والتوليد (RAG)، حيث يمكن للمستخدم استيراد مستنداته الخاصة والتفاعل معها لتوليد إجابات أو محتوى مخصص دون مغادرة البيانات لبيئة المستخدم.

✏️ ما الذي تقدّمه هذه الأداة؟
تتيح PrivateGPT تحميل المستندات المحلية مثل PDF والنصوص والمستندات، ثم إنشاء نموذج داخلي يفهم محتوى هذه الملفات. بعد ذلك يمكن طرح أسئلة أو طلب ملخّصات أو توليد محتوى مبني على تلك البيانات، مع واجهة برمجة تطبيقات مشابهة لواجهة OpenAI API، بالإضافة إلى واجهة مستخدم بسيطة للتفاعل مع البيانات محليًا.

⭐ ما الذي تقدّمه فعليًا بناءً على تجربة المستخدمين؟
تعكس التجارب أن PrivateGPT مناسبة جدًا للمطورين والمؤسسات التي تحتاج حماية البيانات، حيث تمكن من استخدام نماذج لغوية كبيرة مع الحفاظ على الخصوصية. يدعم المشروع تشغيل محلي عبر Docker، فهرسة المحتوى باستخدام vector stores، واسترجاع معلومات دقيقة من المستندات. التحسينات المستمرة تجعل الأداة عملية ومرنة للغاية.

🤖 هل تتضمّن الأتمتة؟
نعم، تعتمد الأداة على أتمتة شاملة، حيث تقوم بتحليل المستندات، تقسيمها إلى أجزاء مناسبة، إنشاء embeddings، فهرستها، واختيار الأجزاء الأنسب عند طرح سؤال ثم توليد الإجابة باستخدام نموذج لغوي، كل ذلك يتم تلقائيًا دون تدخل يدوي.

💰 نموذج التسعير:
PrivateGPT مفتوح المصدر بالكامل، ما يعني أنه مجاني للاستخدام المحلي. يمكن تشغيله على جهازك أو خادمك الخاص بلا أي تكلفة، مع إمكانيات كاملة لرفع المستندات، استرجاع البيانات، والتفاعل معها. استخدام أي خدمات إضافية أو نسخ تجارية من Zylon قد يتطلب اتفاقًا تجاريًا منفصلًا.

🆓 تفاصيل الخطة المجانية:
الخطة المجانية تتعلق بالكود المفتوح المصدر، حيث يمكن تنزيل PrivateGPT وتشغيله محليًا بلا قيود على عدد المستندات أو الأسئلة، مع القيد الوحيد على موارد جهاز المستخدم مثل CPU/GPU وذاكرة التخزين.

💳 تفاصيل الخطط المدفوعة:
لا توجد خطة مدفوعة ضمن مشروع PrivateGPT نفسه. ومع ذلك، يمكن لمؤسسات ترغب بخدمة جاهزة ومدارة من Zylon الاشتراك في حلول enterprise لتسهيل النشر والإدارة مع ضمانات أمن وخصوصية، ويتم تحديد التسعير عبر اتفاق تجاري.

🧭 طريقة الوصول إلى الأداة:
يمكن الوصول إلى PrivateGPT عبر مستودع GitHub، حيث يتم تنزيل الكود وتشغيله محليًا باستخدام Python أو Docker. بعد الإعداد، يمكن استيراد المستندات والتفاعل معها باستخدام واجهة الويب أو API مباشرة.

🔗 رابط التجربة أو الموقع الرسمي:
https://github.com/zylon-ai/private-gpt