ChatGPT с локальными данными — LangChain и OpenAI

Зачем давать ChatGPT собственные данные

Подключение пользовательских данных к ChatGPT решает три основные задачи:

• Персонализация. Модель отвечает в контексте ваших документов, правил и предпочтений.
• Отраслевой фокус. Можно добавить терминологию и нюансы конкретной области.
• Актуализация. Вы приносите в модель данные, появившиеся после её даты отсечения знаний.

Определение: LangChain — библиотека для создания цепочек запросов и работы с векторными базами при интеграции LLM.

Важно: этот подход не меняет ядро модели. Вы обогащаете контекст, но модель остаётся той же (в описанном примере — GPT-3.5 Turbo).

Кому полезно

• Разработчикам, которые хотят локальную систему поиска по документам.
• Специалистам по данным, которые хотят быстро прототипировать поиск по внутренним базам знаний.
• Бизнес‑командам, которым нужна приватная надстройка над публичной моделью.

Что вы получите в конце процесса

• Рабочий локальный скрипт, умеющий отвечать на вопросы с учётом ваших документов.
• Понимание ограничений и мер безопасности при работе с API-ключами и локальными данными.

Шаг 1. Скачать и установить ПО

Ниже указаны инструкции для Windows 10/11.

Установите эти программы, если их ещё нет, или обновите до последней версии:

• Python 3 — бесплатно
• Git — бесплатно
• Microsoft Visual Studio Build Tools — бесплатно

При установке Python обязательно отметьте Add python.exe to PATH, чтобы можно было запускать Python из любой папки.

При установке Microsoft Visual Studio Build Tools выберите опцию Desktop development with C++ и оставьте дополнительные инструменты отмеченными. Это нужно для сборки зависимостей Python, которые используют нативные расширения.

Скачайте репозиторий chatgpt-retrieval (или аналогичный готовый скрипт) с GitHub: нажмите Code → Download ZIP и распакуйте в удобную папку.

Примечание: если вы предпочитаете, можно клонировать репозиторий через Git: git clone .

Шаг 2. Настройка локального окружения

Откройте терминал в папке chatgpt-retrieval-main (правый клик по папке → Open in Terminal).

В терминале установите необходимые Python‑пакеты командой:

pip install langchain openai chromadb tiktoken unstructured

Эта команда установит LangChain, клиент OpenAI, векторную базу ChromaDB, утилиты для токенов и библиотеку unstructured для извлечения текста из PDF и других форматов.

Далее нужно получить OpenAI API‑ключ. Перейдите в панель OpenAI → API Keys → Create new secret key. Скопируйте сгенерированную строку — это ваш секрет.

Откройте файл constants в папке проекта (например, в Notepad). Замените заглушку значением вашего ключа и сохраните файл.

Вместо правки файла constants можно установить переменную окружения в Windows:

• В PowerShell: $env:OPENAIAPI_KEY=”вашключ”
• В cmd: setx OPENAIAPI_KEY “вашключ”

Совет по безопасности: храните ключ в защищённом хранилище (например, в менеджере секретов) и не коммитьте его в репозиторий.

Шаг 3. Подготовка и добавление пользовательских данных

Поместите документы в папку data внутри chatgpt-retrieval-main. Поддерживаемые форматы обычно: PDF, TXT, DOC/DOCX, иногда HTML.

Рекомендации по подготовке данных:

• Очистите лишние метаданные и временные подписи.
• Разбейте длинные документы на логические части (главы, разделы).
• Старайтесь использовать UTF-8 кодировку.
• Для приватных или чувствительных данных рассмотрите шифрование на диске.

Мини‑методология подготовки данных:

1. Сбор: экспортируйте релевантные документы.
2. Очистка: удалите служебные строки, оставьте только полезный текст.
3. Разбиение: разделите по смысловым блокам ≤ 2000 токенов для удобства индексирования.
4. Аннотация: добавьте метки (например, source: политика, автор: Иван) в метаданные.
5. Индексация: запустите скрипт, чтобы создать векторные представления в ChromaDB.

Контроль качества: пройдитесь по 5–10 случайным фрагментам и убедитесь, что извлечение текста прошло корректно.

Шаг 4. Запуск скрипта и запросы к ChatGPT в терминале

Простейший способ — запустить скрипт и передать вопрос в качестве аргумента:

python chatgpt.py "ВАШ ВОПРОС"

Обязательно заключайте вопрос в кавычки. Скрипт выполнит поиск по векторной базе среди ваших документов, сформирует контекст и отправит в OpenAI вместе с вопросом.

Пример проверки с личным расписанием из Personal Sched.txt показал, что модель корректно ответила на вопросы по локальным данным.

Если данные включают информацию, появившуюся после даты отсечения знаний модели, и они корректно индексированы, модель будет использовать их в ответах.

Ограничения и частые проблемы

1. Объём и скорость. Поиск по локальной базе и формирование контекста добавляют задержку по сравнению с обычным ChatGPT.
2. Требуется ручной сбор данных. Модель не ходит самостоятельно в интернет — вы сами добавляете документы.
3. Модель остаётся GPT-3.5 Turbo. Если скрипт не поддерживает GPT-4, вы не сможете использовать GPT-4 через этот подход.
4. Качество зависит от подготовки данных: шумные или плохо отформатированные документы ухудшат ответы.

Когда этот подход не подойдёт:

• Нужна мгновенная беседа с минимальной задержкой.
• Нужен доступ к потоковым веб‑сервисам в реальном времени без предварительной индексации.

Альтернативы:

• Использовать облачные решения с интегрированными базами знаний (если допустима отправка данных в облако).
• Поставить коммерческую векторную БД и настроить более продвинутую пайплайн‑автоматизацию для регулярной синхронизации данных.

Практическая чеклист‑карта

Перед запуском убедитесь, что выполнены все пункты:

• Установлен Python 3 и добавлен в PATH
• Установлен Git
• Установлены Build Tools для C++
• Установлены Python‑пакеты (langchain, openai, chromadb, tiktoken, unstructured)
• Получен и защищён OpenAI API‑ключ
• Данные положены в папку data и отформатированы
• Запущен скрипт и проверены 3–5 тестовых запросов

Роль‑зависимые задачи:

• Разработчик: проверить зависимости и окружение, настроить виртуальное окружение.
• Владелец данных: подготовить и удалить чувствительные поля.
• Администратор безопасности: настроить права доступа к папке с данными и к секретам.

SOP: быстрый рабочий порядок (Playbook)

1. Подготовка окружения: установить Python, Git, Build Tools.
2. Клонирование репозитория и установка зависимостей.
3. Получение OpenAI API‑ключа и безопасное хранение.
4. Сбор и очистка документов в папку data.
5. Запуск скрипта индексирования (если есть отдельный шаг индексирования).
6. Тестирование с контролируемыми вопросами.
7. Мониторинг: следить за логами и временем ответа.
8. Обновление: при добавлении новых документов пересоздавать/обновлять индекс.

Критерии приёмки

• Скрипт отвечает на тестовый запрос, используя содержимое из папки data.
• Ответы соответствуют документам, без прямого «вдумывания» вне контекста.
• Время ответа подходит для вашего рабочего процесса (< допустимого порога).

Тесты и критерии проверки

Тестовые сценарии:

1. Контекстный ответ: задать вопрос, ответ должен ссылаться на локальный документ.
2. Негативный кейс: спросить о незаданных данных — модель не должна придумать уверенных фактов.
3. Объёмный документ: проверить обработку PDF с 100+ страниц.
4. Местные символы: проверить корректную обработку кириллицы и спецсимволов.

Критерии приёмки:

• 80% тестов должны пройти локальную валидацию (оценка вручную). Если 80% недостижимы, проверяйте процесс подготовки данных.

Риски и рекомендации по безопасности

Риск: утечка API‑ключа или конфиденциальных данных.

Митигаторы:

• Храните ключи в менеджере секретов или в .env, который исключён из контроля версий.
• Ограничьте доступ к машине и папке с данными.
• Используйте шифрование диска и резервное копирование с шифрованием.
• Логируйте обращения к скрипту и периодически ревьюьте логи.

Конфиденциальность и соответствие требованиям:

• Если ваши документы содержат персональные данные граждан ЕС, проверьте соответствие GDPR: документируйте правовые основания обработки и настройте минимизацию данных.
• Для особо чувствительных данных рассмотрите дополнительную анонимизацию перед загрузкой.

Совместимость и миграция

• Скрипт ориентирован на Python 3.8+. Для Windows используйте x64 релизы Python.
• ChromaDB и LangChain быстро развиваются: при обновлении библиотек проверьте совместимость API.
• При переходе на облачную векторную базу (Pinecone, Weaviate и т.п.) потребуется адаптация кода для сохранения/загрузки эмбеддингов.

Полезные советы и эвристики

• Разбивайте документы по смыслу. Модель лучше работает с короткими, релевантными фрагментами.
• Добавляйте метаданные (источник, дата, автор) — они помогают фильтровать при поиске.
• Проверяйте качество извлечения текста для PDF: иногда таблицы и колонки нарушают порядок.
• При больших объёмах данных используйте периодическую перегенерацию индекса, а не частые мелкие обновления.

Глоссарий в одну строку

• LangChain — библиотека для оркестрации вызовов LLM и работы с контекстом.
• Embedding — векторное представление текста для поиска по семантике.
• ChromaDB — локальная векторная база данных для хранения эмбеддингов.

Примеры вариантов использования и когда это не работает

Варианты использования:

• База знаний компании для поддержки сотрудников.
• Личный ассистент, который знает ваше расписание и заметки.
• Научный помощник, который ищет по локальным публикациям.

Когда это не подойдёт:

• Нужна операция в реальном времени с API внешних сервисов без предварительной индексации.
• Требуется полноценное fine-tuning модели (обучение модели на ваших данных), а не подгонка контекста.

Короткое объявление (100–200 слов)

Мы настроили простой локальный конвейер, позволяющий давать ChatGPT ваши документы: PDF, DOC, TXT. С помощью LangChain и ChromaDB вы индексируете файлы, а затем задаёте вопросы через готовый Python‑скрипт. Это даёт персонализированные и актуальные ответы, которые учитывают ваши данные, появившиеся после даты отсечения модели. Процесс прост: установить Python и Build Tools, скопировать API‑ключ OpenAI, положить документы в папку data и запустить скрипт. Обратите внимание на задержки, ручной сбор данных и безопасность ключа. Подходит для прототипов, внутренних помощников и баз знаний. При желании можно заменить локальную векторную базу на облачную, чтобы масштабировать решение.

Итог

Добавление пользовательских данных к ChatGPT через LangChain и OpenAI API — практичный и мощный способ получить контекстно‑зависимые ответы. Подготовьте данные, защитите ключи и протестируйте сценарии. Метод хорошо подходит для прототипов и внутренних инструментов, но имеет ограничения по задержкам и объёму ручной работы.

Ключевые выводы:

• Этот подход даёт персонализацию и актуальность.
• Требуется подготовка и индексация документов.
• Безопасность ключей и данных — первоочередная задача.