重要な意味
概要
ダウンロード
アプリのセットアップ
目的と対象者
特徴
テクノロジー
はじめに (開発者)
よくある質問 (FAQ)
コンタント・ミー
Dahih Al-Dofaaは、学生の学習への取り組み方に革命をもたらすように設計されたオープンソースのデスクトップ アプリケーションです。これは、検索拡張生成 (RAG) の力を活用して学習体験を変革する、画期的なオフライン学習コンパニオンです。従来のオンライン チャットボットとは異なり、Dahih Al-Dofaa は、アップロードされたドキュメントのみから得られる回答を提供することに重点を置いています。教科書、ノート、研究論文をアップロードすると、インターネット接続を必要とせずに、いつでもどこでもアクセスできる、個人用のナレッジ ベースを作成できます。
Dahih は、すべてのデータをローカルに保つことでユーザーのプライバシーを優先します。ドキュメントと生成された情報はデバイス上に安全に残ります。 Dahih を使用すると、機密情報が保護されていることを確認して、自信を持って勉強することができます。
Dahih と一緒に未来の学習を体験してください。正確な答えを得て理解を深め、学力の可能性を最大限に引き出します。
Dahih は、 Windows 、Debian ベースの Linux 、および RPM ベースの Linux システム ️ でダウンロードできます。開始するには、次の簡単な手順に従ってください。
GitHub リリース ページにアクセスしてください: [GitHub リリースへのリンクを挿入]
オペレーティング システムに適切なダウンロードを選択します。
Windows : dahih-al-dofaa.Setup.exe
Debian (Ubuntu) : dahih-al-dofaa_amd64.deb
RPM : dahih-al-dofaa.x86_64.rpm
インストールファイルをダウンロードします。 ⬇️
インストーラーを実行します。
インストールしたら、Dahih を起動して、その強力な機能を試し始めてください。
注: システムに少なくとも 8GB の RAM が搭載されていることを確認してください。
Dahih を初めて起動すると、LLM (Large Language Model) と埋め込みモデルをダウンロードして選択するよう求められます。これらのモデルはアプリの機能にとって不可欠です。 ⚡
推奨モデル:
LLM:
llama 3.1: 16 GB 以上の RAM を搭載したシステムの場合、llama 3.1 は優れたパフォーマンスと精度を提供します。
phi-2:システムに 8 GB の RAM が搭載されている場合、phi-2 はパフォーマンスと効率のバランスが取れた適切な代替品です。 ⚖️
qwen 2 small:何よりもパフォーマンスを優先する場合。
埋め込みモデル:
nomic-embed-text:この埋め込みモデルは、テキスト データを表現する際の有効性のために推奨されます。
これらは一般的なハードウェア構成とモデルのパフォーマンスに基づいた提案であることに注意してください。特定のニーズとシステム リソースに応じて、他のモデルを探索して実験することもできます。
重要: ダウンロードしたモデルを収容するのに十分なストレージ容量があることを確認してください。
アプリは、選択したモデルのダウンロードとインストールのプロセスを案内します。
Dahih は、学生が潜在能力を最大限に発揮できるように設計された革新的な学習ツールです。従来のオンライン チャットボットとは異なり、Dahih は自分の学習教材から直接得られた回答を提供することに重点を置いています。 教科書、ノート、研究論文をアップロードすると、いつでもどこでもアクセスできる、パーソナライズされた知識ベースを作成できます。
Dahih は、プライバシーと効率性を重視する学生向けに特別に設計されています。ローカル アプリケーションとしてオフラインで動作するため、データの安全性が確保され、インターネット接続がなくてもアクセスできます。 そのため、Dahih は、集中的な勉強セッションや接続が制限されている環境に最適です。
私たちの主な対象者には、より効果的でプライベートな学習ソリューションを求める大学生が含まれます。
オフライン機能:インターネット接続に依存せず、いつでもどこでも学習できます。
プライバシー重視:データはデバイス上に保存されるため、完全なプライバシーとセキュリティが確保されます。
ドキュメントのアップロード:教科書、ノート、研究論文を簡単にインポートします。
インテリジェントな質問回答:学習の質問に対して正確で有益な回答が得られます。
パーソナライズされた学習:特定のニーズに合わせて学習体験をカスタマイズします。
効率的な知識へのアクセス:ドキュメント内の関連情報をすばやく見つけます。
ユーザーフレンドリーなインターフェイス:シームレスなナビゲーションのための直感的なデザイン。
Dahih は、AI のパワーとオフライン アクセスの利便性を組み合わせて、比類のない学習体験を提供します。
Dahih は、オープンソース テクノロジーの堅牢な基盤に基づいて構築されています。
Node.js ️: JavaScript 実行環境を提供します。
Electron ⚡️: クロスプラットフォームのデスクトップ アプリケーションを構築するためのフレームワークを提供します。
React ⚛️: 動的で効率的なユーザー インターフェイスを構築します。
TypeScript : コードの信頼性と保守性を強化します。
マテリアル UI : 効率的な開発のための包括的な UI コンポーネント ライブラリを提供します。
Ollama : 多用途の LLM ランナーとして機能し、幅広いモデルをサポートします。
LangChain ⛓️: LLM ワークフローのオーケストレーションを促進します。
Orama ️: 効率的な文書検索のためのベクトルデータベースとして機能します。
Dahih は、Ollama の機能を活用して、次のようなさまざまな大規模言語モデル (LLM) をサポートします。
ラマ(メタ AI)
ファイϕ (マイクロソフト)
ジェマ(Google AI)
クウェン（アリババ）
この柔軟性により、ユーザーはニーズと計算リソースに最適なモデルを選択できます。 Dahih のアーキテクチャは、将来の LLM 統合が利用可能になったときに対応できるように設計されています。
前提条件:
Node.jsと糸がインストールされている
コードエディター (Visual Studio Code を推奨)
Ollama 実行可能ファイル:
Dahih を実行またはビルドする前に、適切な Ollama 実行可能ファイルをダウンロードしてプロジェクト ディレクトリに追加する必要があります。 Ollama 実行可能ファイルは、アプリ内の LLM 機能を強化します。
GitHub の Ollama の最新リリースにアクセスしてください: Ollama Releases
オペレーティング システムとアーキテクチャに応じた Ollama 実行可能ファイルをダウンロードします。
Linux: ollama-linux-amd64ファイルをダウンロードします。
Windows: ollama-windows-amd64.zipファイルをダウンロードし、その内容を抽出します。
ダウンロードした実行可能ファイル (Linux) または抽出したファイル (Windows) を、Dahih プロジェクト内のextraResources/ollamaディレクトリ内に配置します。
環境設定
開発目的の場合、プロジェクトのルートに.envファイルを作成し、次の行を追加することで、Ollama ホスト URL をカスタマイズできます。
OLLAMA_HOST=http://your_ollama_host:port
この環境変数が設定されていない場合、アプリはデフォルトでhttp://localhost:11434になります。
インストール:
リポジトリのクローンを作成します。
git クローン https://github.com/ibrahimhabibeg/Dahih-Al-Dofaa.git
プロジェクト ディレクトリに移動します。
cd ダヒ・アル・ドファー
依存関係をインストールします。
糸のインストール
開発セットアップ:
アプリを開発モードで実行するには:
糸のスタート
これにより、アプリケーションが新しいウィンドウで開きます。
アプリの構築:
実稼働用にアプリをビルドするには:
糸作り
注:このコマンドは、開発者のオペレーティング システムとアーキテクチャに特化した実行可能ファイルをビルドします。
追加メモ:
Dahih は、ビルドとリリースの自動化に GitHub Actions を利用しています。ビルド プロセスは .github/workflows/build.yml ファイルで定義されます。このファイルには、Windows および Linux プラットフォーム用のアプリの構築に必要な手順の概要が記載されています。
ビルド プロセスの詳細については、build.yml ファイルを参照してください。その内容を理解することは、ビルド関連の問題のトラブルシューティングに非常に役立ちます。
これらの手順に従うことで、開発用に Dahih をセットアップしたり、システム用に構築したりすることができます。
Dahih とはDahih は、AI を活用した学習コンパニオンであり、独自の文書に基づいて回答を提供することで、より迅速かつ効果的に学習するのに役立ちます。
Dahih の仕組み教科書、ノート、研究論文を Dahih にアップロードします。その後、それらの文書に関連する質問をすることができます。Dahih は正確で有益な回答を提供します。
Dahih は無料ですか はい、Dahih は完全に無料で、オープンソースです。
どのような種類のドキュメントをアップロードできますかDahih は現在、PDF、DOCX、PPTX、EPUB、および TXT ファイルをサポートしています。アプリはこれらのドキュメント内のテキストのみを処理できるため、画像やその他の非テキスト コンテンツは無視されます。
私のデータはプライベートですか? はい、あなたのデータは完全にプライベートです。すべての処理はデバイス上でローカルに実行され、データは外部サーバーに送信されません。
サポートされているオペレーティング システムDahih は現在、Windows、Debian ベースの Linux、および RPM ベースの Linux をサポートしています。
Dahih はどの LLM をサポートしていますかDahih は、Llama、Phi、Gemma、Qwen などのさまざまな LLM をサポートしています。
Dahih を使用するにはインターネット接続が必要ですか?初期言語モデルをダウンロードするにはインターネット接続が必要ですが、ダウンロードされると、Dahih は完全にオフラインで動作します。インターネットに接続していなくても、ドキュメントをインポートしたり、質問したり、回答を受け取ることができます。
システム要件は何ですか? Dahih が最適なパフォーマンスを得るには、最低 8GB RAM が必要です。特定の要件は、選択した LLM とドキュメントのサイズによって異なる場合があります。
Dahih のインストールに問題があります。詳細な手順については、README の「ダウンロード」セクションを参照してください。引き続き問題が発生する場合は、GitHub リポジトリでトラブルシューティングのヒントを確認するか、問題を開いてください。
ダヒは反応しません。必要な Ollama 実行可能ファイルが正しい場所にあり、システムが最小要件を満たしていることを確認してください。問題が解決しない場合は、アプリを再起動するか、再インストールしてください。
不正確な答えが返ってきます。回答の品質は、アップロードしたドキュメントの品質によって決まります。文書が明確で、適切に構成されていることを確認してください。さまざまな LLM を試して、結果が改善されるかどうかを確認することもできます。
さらに質問がある場合、または問題が発生した場合は、遠慮なく GitHub リポジトリで問題を開いてください。
Dahih へのフィードバック、提案、貢献を歓迎します。問題が発生した場合やご質問がある場合は、お気軽にお問い合わせください。
推奨される連絡方法:
GitHub の問題:バグ レポート、機能リクエスト、または一般的なディスカッションについては、Dahih GitHub リポジトリで問題を開いてください: https://github.com/ibrahimhabibeg/Dahih-Al-Dofaa
GitHub: GitHub で連絡してください: https://github.com/ibrahimhabibeg
LinkedIn:プロフェッショナル ネットワーキングや最新情報については、LinkedIn でお問い合わせください: https://www.linkedin.com/in/ibrahimhabibeg/
電子メール: [email protected]
私たちはすべてのお問い合わせにできるだけ早く対応するよう努めています。
