르피크 리엘라 알람타칸
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Dahih Al-Dofaa 는 학생들의 학습 접근 방식을 혁신하도록 설계된 오픈 소스 데스크톱 애플리케이션입니다. RAG(Retrieval Augmented Generation)의 강력한 기능을 활용하여 학습 경험을 변화시키는 획기적인 오프라인 학습 동반자입니다. 기존 온라인 챗봇과 달리 Dahih Al-Dofaa는 업로드된 문서에서만 파생된 답변을 제공하는 데 중점을 둡니다. 교과서, 노트, 연구 논문을 업로드하면 인터넷 연결 없이도 언제 어디서나 액세스할 수 있는 개인화된 지식 베이스를 만들 수 있습니다.
Dahih는 모든 데이터를 로컬에 유지하여 사용자 개인 정보 보호를 우선시합니다. 귀하의 문서와 생성된 정보는 귀하의 장치에 안전하게 유지됩니다. Dahih를 사용하면 민감한 정보가 보호된다는 사실을 알고 안심하고 공부할 수 있습니다.
Dahih와 함께 배움의 미래를 경험해 보세요. 정확한 답변을 얻고, 이해를 심화하며, 학문적 잠재력을 최대한 활용하세요.
Dahih는 Windows, Debian 기반 Linux 및 RPM 기반 Linux 시스템 ️에서 다운로드할 수 있습니다. 시작하려면 다음의 간단한 단계를 따르십시오.
GitHub 릴리스 페이지를 방문하세요: [GitHub 릴리스 링크 삽입]
운영 체제에 적합한 다운로드를 선택하십시오.
Windows : dahih-al-dofaa.Setup.exe
데비안(우분투) : dahih-al-dofaa_amd64.deb
RPM : dahih-al-dofaa.x86_64.rpm
설치 파일을 다운로드합니다. ⬇️
설치 프로그램을 실행합니다.
설치가 완료되면 Dahih를 실행하고 강력한 기능을 탐색해 보세요!
참고: 시스템에 최소 8GB RAM이 있는지 확인하세요.
Dahih를 처음 실행하면 LLM(Large Language Model)과 임베딩 모델을 다운로드하고 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 이러한 모델은 앱 기능에 필수적입니다. ⚡
권장 모델:
법학대학원:
라마 3.1: RAM이 16GB 이상인 시스템의 경우 라마 3.1은 탁월한 성능과 정확성을 제공합니다.
phi-2: 시스템에 8GB RAM이 있는 경우 phi-2는 성능과 효율성의 적절한 균형을 제공하는 적합한 대안입니다. ⚖️
qwen 2 small: 무엇보다 성능을 우선시하는 경우.
임베딩 모델:
nomic-embed-text: 이 임베딩 모델은 텍스트 데이터를 효과적으로 표현하기 때문에 권장됩니다.
이는 일반적인 하드웨어 구성 및 모델 성능을 기반으로 한 제안 사항입니다. 특정 요구 사항과 시스템 리소스에 따라 다른 모델을 탐색하고 실험할 수 있습니다.
중요 : 다운로드한 모델을 수용할 수 있는 충분한 저장 공간이 있는지 확인하세요.
앱은 선택한 모델의 다운로드 및 설치 과정을 안내합니다.
Dahih는 학생들이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 설계된 혁신적인 학습 도구입니다. 기존 온라인 챗봇과 달리 Dahih는 자신의 학습 자료에서 직접 파생된 답변을 제공하는 데 중점을 둡니다. 교과서, 노트, 연구 논문을 업로드하여 언제 어디서나 액세스할 수 있는 개인화된 지식 베이스를 만듭니다.
Dahih는 개인 정보 보호와 효율성을 중시하는 학생들을 위해 특별히 설계되었습니다. 로컬 애플리케이션으로서 오프라인으로 작동하므로 인터넷 연결 없이도 데이터를 안전하게 유지하고 액세스할 수 있습니다. 이로 인해 Dahih는 집중적인 학습 세션과 연결이 제한된 환경에 완벽한 동반자가 됩니다.
우리의 주요 대상 고객은 보다 효과적이고 개인적인 학습 솔루션을 찾는 대학생입니다.
오프라인 기능: 인터넷 연결에 의존하지 않고 언제 어디서나 공부할 수 있습니다.
개인 정보 보호에 중점: 귀하의 데이터는 귀하의 장치에 유지되어 완벽한 개인 정보 보호 및 보안을 보장합니다.
문서 업로드: 교과서, 노트, 연구 논문을 쉽게 가져올 수 있습니다.
지능형 질문 답변: 학습 질문에 대한 정확하고 유익한 답변을 얻으세요.
맞춤형 학습: 귀하의 특정 요구에 맞게 학습 경험을 맞춤화하십시오.
효율적인 지식 액세스: 문서 내에서 관련 정보를 빠르게 찾으세요.
사용자 친화적인 인터페이스: 원활한 탐색을 위한 직관적인 디자인.
Dahih는 AI의 성능과 오프라인 액세스의 편리함을 결합하여 비교할 수 없는 학습 경험을 제공합니다.
Dahih는 오픈 소스 기술의 강력한 기반을 기반으로 구축되었습니다.
Node.js ️: JavaScript 런타임 환경을 제공합니다.
Electron ⚡️: 크로스 플랫폼 데스크톱 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크를 제공합니다.
React ⚛️: 역동적이고 효율적인 사용자 인터페이스를 구성합니다.
TypeScript : 코드 신뢰성과 유지 관리성을 향상시킵니다.
Material UI : 효율적인 개발을 위한 포괄적인 UI 구성 요소 라이브러리를 제공합니다.
Ollama : 다양한 모델을 지원하는 다재다능한 LLM 실행자 역할을 합니다.
LangChain ⛓️: LLM 워크플로의 조정을 촉진합니다.
Orama ️: 효율적인 문서 검색을 위한 벡터 데이터베이스로 기능합니다.
Dahih는 Ollama의 강력한 기능을 활용하여 다음을 포함한 다양한 LLM(대형 언어 모델)을 지원합니다.
라마 (메타 AI)
파이 ф(마이크로소프트)
젬마 (구글 AI)
퀀 (알리바바)
이러한 유연성을 통해 사용자는 자신의 필요와 계산 리소스에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다. Dahih의 아키텍처는 향후 LLM 통합이 가능해지면 이를 수용하도록 설계되었습니다.
전제 조건:
Node.js 및 원사가 설치되었습니다.
코드 편집기(Visual Studio Code 권장)
Ollama 실행 파일:
Dahih를 실행하거나 빌드하기 전에 적절한 Ollama 실행 파일을 다운로드하여 프로젝트 디렉터리에 추가해야 합니다. Ollama 실행 파일은 앱 내에서 LLM 기능을 강화합니다.
GitHub에서 최신 Ollama 릴리스를 방문하세요: Ollama 릴리스
운영 체제 및 아키텍처에 맞는 Ollama 실행 파일을 다운로드하세요.
Linux: ollama-linux-amd64 파일을 다운로드합니다.
Windows: ollama-windows-amd64.zip 파일을 다운로드하고 해당 내용을 추출합니다.
다운로드한 실행 파일(Linux) 또는 추출된 파일(Windows)을 Dahih 프로젝트 내의 extraResources/ollama 디렉터리에 넣습니다.
환경설정
개발 목적으로 프로젝트 루트에 .env 파일을 생성하고 다음 줄을 추가하여 Ollama 호스트 URL을 사용자 정의할 수 있습니다.
OLLAMA_HOST=http://your_ollama_host:port
이 환경 변수가 설정되지 않으면 앱은 기본적으로 http://localhost:11434 로 설정됩니다.
설치:
저장소를 복제합니다.
자식 클론 https://github.com/ibrahimhabibeg/Dahih-Al-Dofaa.git
프로젝트 디렉터리로 이동합니다.
CD 다히 알 도파
종속성을 설치합니다.
원사 설치
개발 설정:
개발 모드에서 앱을 실행하려면 다음 안내를 따르세요.
실 시작
새 창에서 응용 프로그램이 열립니다.
앱 구축:
프로덕션용 앱을 빌드하려면 다음 안내를 따르세요.
원사 만들기
참고: 이 명령은 개발자의 운영 체제 및 아키텍처에 맞게 특별히 실행 파일을 빌드합니다.
추가 참고 사항:
Dahih는 자동화된 빌드 및 릴리스를 위해 GitHub Actions를 활용합니다. 빌드 프로세스는 .github/workflows/build.yml 파일에 정의되어 있습니다. 이 파일은 Windows 및 Linux 플랫폼용 앱을 빌드하는 단계를 간략하게 설명합니다.
빌드 프로세스에 대한 자세한 내용은 build.yml 파일을 참조하세요. 해당 내용을 이해하는 것은 빌드 관련 문제를 해결하는 데 매우 중요할 수 있습니다.
다음 단계를 따르면 개발을 위해 Dahih를 성공적으로 설정하거나 시스템에 맞게 구축할 수 있습니다.
Dahih란 무엇인가요? Dahih는 자신이 작성한 문서를 기반으로 답변을 제공하여 더 빠르고 효과적으로 학습할 수 있도록 도와주는 AI 기반 학습 동반자입니다.
Dahih는 어떻게 작동합니까? 교과서, 메모 및 연구 논문을 Dahih에 업로드합니다. 그러면 해당 서류와 관련된 질문을 하시면 Dahih가 정확하고 유익한 답변을 해드립니다.
Dahih는 무료인가요? 예, Dahih는 완전 무료이며 오픈 소스입니다.
어떤 종류의 문서를 업로드할 수 있나요 ? Dahih는 현재 PDF, DOCX, PPTX, EPUB 및 TXT 파일을 지원합니다. 앱은 이러한 문서 내의 텍스트만 처리할 수 있으므로 이미지 및 기타 텍스트가 아닌 콘텐츠는 무시됩니다.
내 데이터는 비공개인가요? 예, 귀하의 데이터는 완전히 비공개입니다. 모든 처리는 귀하의 장치에서 로컬로 수행되며 데이터는 외부 서버로 전송되지 않습니다.
지원되는 운영 체제 Dahih는 현재 Windows, Debian 기반 Linux 및 RPM 기반 Linux를 지원합니다.
Dahih가 지원하는 LLM Dahih는 Llama, Phi, Gemma 및 Qwen을 포함한 다양한 LLM을 지원합니다.
Dahih를 사용하려면 인터넷 연결이 필요합니까? 초기 언어 모델을 다운로드하려면 인터넷 연결이 필요하지만 일단 다운로드하면 Dahih는 완전히 오프라인으로 작동합니다. 인터넷 연결 없이도 문서를 가져오고, 질문하고, 답변을 받을 수 있습니다.
시스템 요구 사항은 무엇입니까 Dahih는 최적의 성능을 위해 최소 8GB RAM이 필요합니다. 구체적인 요구 사항은 선택한 LLM과 문서 크기에 따라 달라질 수 있습니다.
Dahih를 설치하는 데 문제가 있습니다. 자세한 지침은 README의 "다운로드" 섹션을 참조하세요. 문제가 계속 발생하는 경우 GitHub 저장소에서 문제 해결 팁을 확인하거나 문제를 열어주세요.
Dahih는 응답하지 않습니다. 올바른 위치에 필수 Ollama 실행 파일이 있고 시스템이 최소 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오. 문제가 지속되면 앱을 다시 시작하거나 다시 설치해 보세요.
부정확한 답변을 받고 있습니다. 답변의 품질은 업로드한 문서의 품질에 따라 달라집니다. 문서가 명확하고 체계적으로 구성되어 있는지 확인하세요. 또한 다양한 LLM을 시도하여 결과가 향상되는지 확인할 수도 있습니다.
추가 질문이 있거나 문제가 발생하면 주저하지 말고 GitHub 저장소에서 문제를 열어주세요.
Dahih에 대한 여러분의 피드백, 제안, 기여를 환영합니다. 문제가 발생하거나 궁금한 점이 있으면 언제든지 문의해 주세요.
선호하는 연락 방법:
GitHub 문제: 버그 보고서, 기능 요청 또는 일반적인 토론의 경우 Dahih GitHub 저장소(https://github.com/ibrahimhabibeg/Dahih-Al-Dofaa)에서 문제를 열어주세요.
GitHub: GitHub에서 나와 연결하세요: https://github.com/ibrahimhabibeg
LinkedIn: 전문 네트워킹 및 업데이트를 위해 LinkedIn에서 저와 연결하세요: https://www.linkedin.com/in/ibrahimhabibeg/
이메일: [email protected]
우리는 가능한 한 신속하게 모든 문의에 응답하기 위해 노력하고 있습니다.
