Minima: ferramenta de bate-papo RAG de arquivo local com acesso ao ChatGPT e MCP (Anthropic Claude)

Introdução geral

O Minima é um projeto de código aberto que tem como objetivo fornecer uma ferramenta RAG (Retrieval Augmentation Generation) totalmente localizada. Os usuários podem usar o Minima para se comunicar com arquivos locais, com suporte a dois modos: instalação totalmente local e modo GPT personalizado. O projeto é implantado usando o Docker e oferece suporte à indexação e à consulta de uma ampla variedade de formatos de arquivo, incluindo PDF, XLS, DOCX, TXT, MD e CSV. O Minima é lançado sob a Mozilla Public Licence v2.0 (MPLv2), o que garante que os usuários tenham liberdade para usar e modificar o código.

Lista de funções

• Diálogo de documentos locaisDiálogo com arquivos locais por meio da instalação local.
• Modos GPT personalizadosConsulta de arquivos locais usando um modelo GPT personalizado.
• Suporte a vários formatos de arquivoSuporte a indexação e consulta de arquivos PDF, XLS, DOCX, TXT, MD e CSV.
• Implementação do DockerImplementação e gerenciamento rápidos via Docker.
• Configuração da variável de ambienteConfigure as variáveis de ambiente por meio do arquivo .env para definir com flexibilidade os caminhos dos arquivos e os parâmetros do modelo.
• índice recursivoIndexação recursiva: suporta a indexação recursiva de todas as subpastas e arquivos em uma pasta.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. projeto de clonagemClone o projeto Minima localmente a partir do GitHub.

   git clone https://github.com/dmayboroda/minima.git
cd minima

2. Configuração de variáveis de ambienteCrie um arquivo .env no diretório raiz do projeto e copie o conteúdo do arquivo .env.sample para o arquivo .env e defina as variáveis relevantes.

   cp .env.sample .env

As variáveis a serem configuradas incluem:

• LOCAL_FILES_PATHEspecifica o caminho para a pasta a ser indexada.
• EMBEDDING_MODEL_IDModelo de incorporação: Especifica o modelo de incorporação a ser usado.
• EMBEDDING_SIZEDefine a dimensão de incorporação.
• START_INDEXINGInicialização inicial definida como verdadeiro para iniciar a indexação.
• ID DO USUÁRIO responder cantando SENHAAutenticação de usuário para o modo GPT personalizado.

1. Iniciando o contêiner do Docker::
   • Instalação totalmente local: bash
docker compose -f docker-compose-ollama.yml --env-file .env up --build

   • Personalizar o modo GPT: bash
docker compose --env-file .env up --build


Processo de uso

1. Diálogo de documentos locais::
   • Conecte-se ao servidor local:

    ws://localhost:8003/llm/
   

   • Inicia um diálogo com o arquivo local para consultar o conteúdo do arquivo.
2. Modos GPT personalizados::
   • Depois de iniciar o contêiner do Docker, copie o OTP do terminal e consulte-o usando o Minima GPT.
   • Faça uma pergunta e o Minima fornecerá uma resposta com base no conteúdo do arquivo local.

Operação detalhada da função

• Indexação de documentosIndexação de arquivos: Após iniciar o contêiner, o Minima indexa automaticamente todos os arquivos na pasta especificada. O processo de indexação é recursivo e todos os arquivos em subpastas também são indexados.
• Consultar o conteúdo do documentoSe os usuários se conectarem a um servidor local via WebSocket, enviarão uma solicitação de consulta e o Minima retornará uma resposta com base no conteúdo do arquivo.
• Configuração da variável de ambienteOs usuários podem ajustar a configuração do Minima de forma flexível, modificando as variáveis no arquivo .env, como alterar os caminhos dos arquivos, incorporar modelos etc.

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