llmwareは完全なローカライズされた展開ソリューションを提供します：
- 環境準備Python3.8以上をインストールする場合は、condaを使用してスタンドアロン環境を作成することをお勧めします。
- 軽量モデルを選ぶ: BLINGシリーズ（例：bling-1b-gguf）はCPUに最適化されており、4GBのRAMで動作可能です！
- 分離されたデータストレージ: SQLiteまたはローカルのMongoDBインスタンスを構成して、データが境界外に出ないようにする。
- セキュリティ強化プロンプト履歴の暗号化を有効にする
prompter.set_encryption_key()) - パフォーマンス・チューニング設定
ulimit -s 160000スタック・オーバーフローの防止このソリューションは、金融業界における侵入テストの認定を受けています。
この答えは記事から得たものである。llmware: エンタープライズクラスのRAGアプリケーションを迅速に構築するためのオープンソースフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " RAGシステムの安全な現地配備を実現するために必要な主なステップは？
