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Introduction
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Chatbot UIは、AIモデルを簡単に操作するためのオープンソースのユーザーインターフェースです。
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ローカル環境やクラウドで実行可能で、データストレージにはSupabaseを使用します。
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インストールにはGitHubリポジトリのクローン、依存関係のインストール、Supabaseのセットアップが必要です。
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Dockerを使用して環境を構築し、OpenAIのAPIキーを設定することでChatGPTの機能を利用できます。
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Chatbot UIは、会話履歴の管理、プロンプトのテンプレート保存、ファイル保存などの便利な機能を提供します。
概要 [1]
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Chatbot UIは、AIモデルを簡単に操作するためのオープンソースのユーザーインターフェースです。
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ローカル環境やクラウドで実行可能で、データストレージにはSupabaseを使用します。
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様々なモデルが使用可能で、Ollamaをインストールして組み込むことができます。
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公式デスクトップアプリのリリースも予定されており、セットアップが簡単になります。
インストール手順 [1]
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GitHubリポジトリをクローン:
git clone https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui.git
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ルートディレクトリに移動して依存関係をインストール:
cd chatbot-ui
npm install
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Supabaseをインストール: Dockerを利用してSupabase CLIをインストール
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環境変数とSQLのセットアップ:
.env.local.example
をコピーして設定 -
Ollamaをインストールしてモデルを実装
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起動コマンドを実行してChatbot UIを起動
基本操作 [1]
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Chatbot UIを起動すると、シンプルなUIが表示されます。
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アカウント作成が必要ですが、入力するEmailとパスワードは適当で構いません。
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モデルの選択やTemperatureの設定が可能です。
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プロンプトを入力して会話を開始できます。
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生成スピードは非常に速く、回答も正確です。
便利な機能 [2]
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プリセット機能: 好きなモデルとシステムプロンプトを登録可能
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プロンプト保存機能: よく使うプロンプトを保存しておける
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ファイル保存機能: よく使うファイルを保存しておける
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会話履歴のインポート/エクスポート: JSON形式で会話履歴を管理
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過去の会話履歴の検索と分類: キーワード検索やカテゴリー別管理が可能
メリットとデメリット [2]
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メリット: データのプライバシーとセキュリティが確保できる
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メリット: 機密情報を扱う企業や個人情報の取り扱いに有用
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デメリット: ローカル環境でのリソース消費が大きい
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デメリット: 完全にオフラインで使用することはできない
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