PrivateGPT

徹底終結數據洩漏：在您的私有堡壘中，開啟生成式 AI 的無限可能

• 100% 離線運行與隱私保障: 核心設計理念是數據永不離境。無論是政府公文、企業財報還是醫療紀錄，所有處理都在您的硬體上完成。
• 生產級 RAG 管道: 內建完整的「檢索增強生成」流程。自動處理文件解析、向量化儲存與檢索，讓 AI 根據您的私有知識庫提供精確解答。
• 相容 OpenAI API 標準: 提供符合 OpenAI 格式的 API 接口。這意味著原本連接 ChatGPT 的應用程式，只需修改一行 URL，即可無痛切換到 PrivateGPT。

核心架構與技術棧

• LlamaIndex 驅動: 採用 LlamaIndex 作為 RAG 框架，確保了對各類複雜文件格式（PDF, Docx, Markdown）的高效解析。
• Qdrant 向量資料庫: 預設整合 Qdrant 以管理向量嵌入（Embeddings），提供亞秒級的語義搜索速度。
• FastAPI 後端: 輕量化且高效的 API 層，支援串流輸出（Streaming）與多用戶併發請求。

2026 關鍵技術更新

• 動態語義分塊 (Dynamic Chunking): 2026 年版本捨棄了固定長度分塊，改由 AI 識別段落主題，確保檢索到的上下文資訊具備完整的邏輯結構。
• 多模態 RAG 預覽: 開始支援圖片與表格的內容理解，讓您能針對含圖表的 PDF 進行更深層次的問答。
• Ollama 深度協作: 成為推薦的底座方案。使用者可透過一行指令，在 PrivateGPT 中切換 Llama 3、Mistral 或 DeepSeek 等最新模型。

私有 AI 方案對比 (2026)

RAG 檢索精確度模型 (LaTeX)

PrivateGPT 透過餘弦相似度（Cosine Similarity）來量化查詢向量 $q$ 與文檔向量 $d$ 的相關性：

$$\text{Similarity}(q,d)=\frac{q\cdot d}{\parallel q\parallel \parallel d\parallel }=\frac{\sum _{i=1}^n{q}_i{d}_i}{\sqrt{\sum _{i=1}^n{q}_i^2}\sqrt{\sum _{i=1}^n{d}_i^2}}$$

2026 年版本引入了重排序（Reranking）機制，在初步檢索後進一步篩選，確保給 LLM 的參考內容最為精確。

快速部署建議 (Poetry)

在 2026 年，推薦使用 Poetry 進行環境管理，並搭配 Ollama 運行：

# 1. 複製儲存庫並進入
git clone [https://github.com/zylon-ai/private-gpt](https://github.com/zylon-ai/private-gpt)
cd private-gpt

# 2. 安裝環境與本地引擎擴展
poetry install --extras "ui llms-ollama embeddings-ollama vector-stores-qdrant"

# 3. 啟動伺服器 (預設運行在 localhost:8001)
PGPT_PROFILES=ollama make run

產品說明

PrivateGPT 是數位主權時代的「保險箱」。在 人工智慧開發 的版圖中，它解決了「強大功能」與「數據隱私」不可兼得的終極矛盾。它不只是讓您與文件對話，更是為開發者提供了一套構建「合規 AI 應用」的基石。其核心價值在於「完全的確定性」——您可以確切知道數據存在哪、模型如何運行、且不受任何雲端服務中斷的影響。對於在 2026 年處理法律、醫療或核心研發數據的團隊來說，PrivateGPT 是實現 AI 落地且無後顧之憂的最佳路徑。