はじめに
Quanta Questは、「エンド側ビッグモデル＋C側データローカリゼーション」を進化の方向性の核とした世界初の製品です。ユーザーがGmail、Notion、Dropboxなどのすべてのデータをローカルに保存し、ベクターデータベースを通じて処理することで、データの安全性とプライバシーを確保することができます。Quanta Questは、ChatGPTやClaudeなどのビッグモデルを組み合わせてパーソナライズされたAI検索を実現し、ユーザーの個人データの処理に注力し、ユーザーを最もよく理解する専用のAIアシスタントを提供します。アシスタント
機能一覧
- データのローカル保存：Gmail、Notion、Dropbox、その他のデータをローカルに保存し、データの損失を防ぎます。
- ベクトルデータベース処理：ベクトルデータベースを使ったローカルデータの処理とバックアップ。
- パーソナライズされたAI検索：ChatGPTやClaudeのような大きなモデルを組み合わせて、パーソナライズされたAI検索を行う。
- データプライバシー保護：ユーザーデータのプライバシーとセキュリティを確保する。
- マルチプラットフォーム対応：Notion、Dropbox、Raindrops、Gmail、その他のクラウドデータとの接続をサポート。
ヘルプの使用
設置プロセス
- コードをローカルにクローンする：
git clone https://github.com/quanta-quest/quanta-quest.git - プロジェクト・カタログにアクセスする：
cd クアンタクエスト - 環境変数の設定：
cp .env.example .env必要に応じて環境変数を設定する。 - 依存関係をインストールします：
pnpmインストール - ローカルでプログラムを実行する：
pnpm devプログラムはポート3000をリッスンする。
使用プロセス
- データ接続このアプリでは、Gmail、Notion、Dropboxなどのアカウントをインターフェイスから接続することができ、システムは自動的にデータをローカルに同期する。
- データ処理接続が完了すると、システムはベクターデータベースを使用してデータを処理し、バックアップします。
- AI検索ユーザーが検索バーにクエリを入力すると、システムはChatGPTやClaudeのような大規模なモデルを組み合わせて、パーソナライズされた検索結果を提供する。例えば、ユーザーは "明日の会議スケジュール "や "プロジェクトの概要 "を検索することができる。
- プライバシーすべてのデータ処理と検索はローカルで行われるため、ユーザーデータのプライバシーと安全性が保証されます。
詳しい操作手順
- データソースへの接続アプリの設定ページで、接続するデータソース（Gmail、Notionなど）を選択し、関連するアカウント情報を入力して接続を完了します。
- データ同期接続に成功すると、システムは自動的にデータをローカルに同期し、バックグラウンドでデータを処理します。
- 検索機能メインインターフェイスの検索フィールドにクエリを入力すると、パーソナライズされた検索結果がリアルタイムで表示されます。
- データ管理同期されたデータは、データ管理ページで閲覧・管理でき、データのインポート、エクスポート、削除が可能です。
- プライバシー設定プライバシー設定ページでは、データのプライバシー保護オプションを設定し、データのセキュリティを確保することができます。
簡単な説明
Quanta Questは、エンドサイドのビッグモデルとデータのローカライズを組み合わせ、データのプライバシーとセキュリティを確保するAI検索プラットフォームである。
