Рэйчел Лэйси
Обзор
Скачать
Настройка приложения
Цель и целевая аудитория
Функции
Технологии
Начало работы (разработчики)
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Свяжитесь со мной
Dahih Al-Dofaa — это настольное приложение с открытым исходным кодом, призванное революционизировать подход студентов к обучению. Это новаторский помощник для автономного обучения, который использует возможности поисковой дополненной генерации (RAG) для преобразования вашего опыта обучения. В отличие от традиционных онлайн-чат-ботов, Dahih Al-Dofaa фокусируется на предоставлении ответов, полученных исключительно на основе загруженных вами документов. Загружая учебники, конспекты и научные работы, вы создаете персонализированную базу знаний, доступную в любое время и в любом месте, не требуя подключения к Интернету.
Dahih уделяет приоритетное внимание конфиденциальности пользователей, сохраняя все данные локальными. Ваши документы и сгенерированная информация остаются в безопасности на вашем устройстве. С Dahih вы можете учиться уверенно, зная, что ваша конфиденциальная информация защищена.
Откройте для себя будущее обучения вместе с Dahih. Получите точные ответы, углубите свое понимание и полностью раскройте свой академический потенциал.
Dahih доступен для загрузки в системах Windows, Linux на базе Debian и Linux на базе RPM. Для начала выполните следующие простые шаги:
Посетите нашу страницу выпусков GitHub: [Вставьте ссылку на выпуски GitHub]
Выберите загрузку, подходящую для вашей операционной системы.
Windows : dahih-al-dofaa.Setup.exe
Debian (Ubuntu) : dahih-al-dofaa_amd64.deb
Об/мин : dahih-al-dofaa.x86_64.rpm
Загрузите установочный файл. ⬇️
Запустите установщик.
После установки запустите Dahih и начните изучать его мощные возможности!
Примечание. Убедитесь, что в вашей системе имеется не менее 8 ГБ ОЗУ.
При первом запуске Dahih вам будет предложено загрузить и выбрать LLM (большую языковую модель) и модель внедрения. Эти модели необходимы для функциональности приложения. ⚡
Рекомендуемые модели:
LLM:
llama 3.1: Для систем с 16 ГБ ОЗУ и более версия llama 3.1 обеспечивает исключительную производительность и точность.
phi-2: Если ваша система имеет 8 ГБ ОЗУ, phi-2 является подходящей альтернативой, обеспечивающей хороший баланс производительности и эффективности. ⚖️
qwen 2 small: Если вы ставите производительность выше всего остального.
Модель внедрения:
nomic-embed-text: эта модель внедрения рекомендуется из-за ее эффективности при представлении текстовых данных.
Обратите внимание, что эти предложения основаны на распространенных конфигурациях оборудования и производительности модели. Вы можете исследовать и экспериментировать с другими моделями в зависимости от ваших конкретных потребностей и системных ресурсов.
Важно ! Убедитесь, что у вас достаточно места для хранения загруженных моделей.
Приложение проведет вас через процесс загрузки и установки выбранных моделей.
Dahih — это революционный инструмент обучения, призванный помочь учащимся полностью раскрыть свой потенциал. В отличие от традиционных онлайн-чат-ботов, Dahih фокусируется на предоставлении ответов, полученных непосредственно из ваших собственных учебных материалов. Загружая учебники, конспекты и научные статьи, вы создаете персонализированную базу знаний, доступную в любое время и в любом месте.
Dahih специально разработан для студентов, которые ценят конфиденциальность и эффективность. Как локальное приложение, оно работает в автономном режиме, обеспечивая безопасность и доступность ваших данных без подключения к Интернету. Это делает Dahih идеальным компаньоном для целенаправленных учебных занятий и в средах с ограниченными возможностями подключения.
Наша основная целевая аудитория включает студентов университетов и колледжей, которые ищут более эффективное и частное решение для обучения.
Автономная функциональность: учитесь в любое время и в любом месте, не полагаясь на подключение к Интернету.
Конфиденциальность: ваши данные остаются на вашем устройстве, обеспечивая полную конфиденциальность и безопасность.
Загрузка документов: легко импортируйте учебники, заметки и исследовательские работы.
Интеллектуальные ответы на вопросы: получайте точные и информативные ответы на учебные вопросы.
Персонализированное обучение: адаптируйте свой учебный процесс к вашим конкретным потребностям.
Эффективный доступ к знаниям: быстро находите нужную информацию в своих документах.
Удобный интерфейс: Интуитивно понятный дизайн для плавной навигации.
Dahih сочетает в себе мощь искусственного интеллекта с удобством автономного доступа, обеспечивая беспрецедентный опыт обучения.
Dahih построен на прочной основе технологий с открытым исходным кодом:
Node.js ️: предоставляет среду выполнения JavaScript.
Electron ⚡️: предоставляет основу для создания кроссплатформенных настольных приложений.
React ⚛️: создает динамичный и эффективный пользовательский интерфейс.
TypeScript : повышает надежность и удобство обслуживания кода.
Material UI : предлагает обширную библиотеку компонентов пользовательского интерфейса для эффективной разработки.
Оллама : служит универсальным средством передвижения LLM, поддерживающим широкий спектр моделей.
LangChain ⛓️: облегчает организацию рабочих процессов LLM.
Орама ️: Функционирует как векторная база данных для эффективного поиска документов.
Дахих использует возможности Ollama для поддержки широкого спектра моделей большого языка (LLM), в том числе:
Лама (Мета ИИ)
Фи φ (Майкрософт)
Джемма (ИИ Google)
Квен (Алибаба)
Такая гибкость позволяет пользователям выбирать модель, которая лучше всего соответствует их потребностям и вычислительным ресурсам. Архитектура Dahih спроектирована с учетом будущих интеграций LLM по мере их появления.
Предпосылки:
Установлен Node.js и Yarn
Редактор кода (рекомендуется Visual Studio Code)
Оллама Исполняемые файлы:
Прежде чем запускать или собирать Dahih, вам необходимо загрузить и добавить соответствующие исполняемые файлы Ollama в каталог проекта. Исполняемые файлы Ollama обеспечивают функциональность LLM в приложении.
Посетите последний выпуск Ollama на GitHub: Релизы Ollama
Загрузите исполняемые файлы Ollama для вашей операционной системы и архитектуры:
Linux: Загрузите файл ollama-linux-amd64 .
Windows: загрузите файл ollama-windows-amd64.zip и извлеките его содержимое.
Поместите загруженные исполняемые файлы (Linux) или извлеченные файлы (Windows) в каталог extraResources/ollama проекта Dahih.
Настройка среды
В целях разработки вы можете настроить URL-адрес хоста Ollama, создав файл .env в корне проекта и добавив следующую строку:
OLLAMA_HOST=http://your_ollama_host:port
Если эта переменная среды не установлена, приложение по умолчанию использует http://localhost:11434 .
Установка:
Клонируем репозиторий:
клон git https://github.com/ibrahimhabibeg/Dahih-Al-Dofaa.git
Перейдите в каталог проекта:
компакт-диск Дахих-Аль-Дофаа
Установите зависимости:
установка пряжи
Настройка разработки:
Чтобы запустить приложение в режиме разработки:
начало пряжи
Приложение откроется в новом окне.
Создание приложения:
Чтобы создать приложение для производства:
пряжа сделать
Примечание. Эта команда создает исполняемые файлы специально для операционной системы и архитектуры разработчика.
Дополнительные примечания:
Dahih использует GitHub Actions для автоматизированных сборок и выпусков. Процесс сборки определен в файле .github/workflows/build.yml. В этом файле описаны шаги, необходимые для создания приложения для платформ Windows и Linux.
Подробную информацию о процессе сборки можно найти в файле build.yml. Понимание его содержимого может иметь неоценимое значение для устранения проблем, связанных со сборкой.
Выполнив эти шаги, вы сможете успешно настроить Dahih для разработки или собрать его для своей системы.
Что такое Dahih Dahih — это помощник для обучения на базе искусственного интеллекта, который помогает вам учиться быстрее и эффективнее, предоставляя ответы на основе ваших собственных документов.
Как работает Dahih Вы загружаете в Dahih свои учебники, конспекты и исследовательские работы. Затем вы сможете задать вопросы, связанные с этими документами, и Дахих даст точные и информативные ответы.
Является ли Dahih бесплатным ? Да, Dahih полностью бесплатен и имеет открытый исходный код.
Какие документы я могу загружать? В настоящее время Dahih поддерживает файлы PDF, DOCX, PPTX, EPUB и TXT. Приложение может обрабатывать только текст в этих документах, поэтому изображения и другой нетекстовый контент будут игнорироваться.
Мои данные конфиденциальны ? Да, ваши данные полностью конфиденциальны. Вся обработка выполняется локально на вашем устройстве, и никакие данные не отправляются на внешние серверы.
Какие операционные системы поддерживаются? В настоящее время Dahih поддерживает Windows, Linux на базе Debian и Linux на базе RPM.
Какие программы LLM поддерживает Dahih Dahih поддерживает различные программы LLM, включая Llama, Phi, Gemma и Qwen.
Нужно ли мне подключение к Интернету для использования Dahih? Хотя для загрузки исходных языковых моделей требуется подключение к Интернету, после загрузки Dahih работает полностью в автономном режиме. Вы можете импортировать документы, задавать вопросы и получать ответы без подключения к Интернету.
Каковы системные требования? Для оптимальной производительности Dahih требуется минимум 8 ГБ ОЗУ. Конкретные требования могут различаться в зависимости от выбранного LLM и размера ваших документов.
У меня проблемы с установкой Дахи. Подробные инструкции см. в разделе «Загрузка» README. Если проблемы по-прежнему возникают, проверьте репозиторий GitHub, чтобы найти советы по устранению неполадок, или откройте проблему.
Дахи не отвечает. Убедитесь, что необходимые исполняемые файлы Ollama находятся в правильном месте и что ваша система соответствует минимальным требованиям. Попробуйте перезапустить приложение или переустановить его, если проблема не устранена.
Я получаю неточные ответы. Качество ответов зависит от качества загруженных вами документов. Убедитесь, что ваши документы ясны и хорошо структурированы. Вы также можете попробовать разные LLM, чтобы посмотреть, улучшит ли это результаты.
Если у вас возникнут дополнительные вопросы или проблемы, не стесняйтесь открыть вопрос в репозитории GitHub.
Мы приветствуем ваши отзывы, предложения и вклад в Dahih. Если у вас возникнут какие-либо проблемы или вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам.
Предпочтительные способы связи:
Проблемы с GitHub: для отчетов об ошибках, запросов на добавление функций или общих обсуждений откройте проблему в репозитории Dahih GitHub: https://github.com/ibrahimhabibeg/Dahih-Al-Dofaa.
GitHub: свяжитесь со мной на GitHub: https://github.com/ibrahimhabibeg
LinkedIn: свяжитесь со мной в LinkedIn для профессионального общения и получения обновлений: https://www.linkedin.com/in/ibrahimhabibeg/
Электронная почта: [email protected]
Мы стараемся отвечать на все запросы как можно быстрее.
