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PrivateGPT

PrivateGPT 是面向本地模型的开源 API 层,提供 RAG、工具调用、MCP、Text-to-SQL 等能力,兼容任意 OpenAI 接口推理服务,帮助开发者快速构建私有化 AI 应用。

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开源 · Apache-2.0 #LLM #AI #MCP #本地部署 #API #RAG

58k

星数

否

中文

Python

主语言

是

活跃

114

贡献者

人工分析

EDITORIAL

推荐理由

项目星标超 5.7 万,经过生产环境验证,API 设计对齐 Claude API,生态集成丰富。适合需要数据不出内网、又希望复用成熟后端能力的企业与开发者。

适用场景

  • 企业内网私有知识库问答
  • 本地模型驱动的 AI 应用后端
  • 对数据合规要求高的 RAG 系统
  • 接入 Claude Desktop、n8n 等工具的本地推理服务
  • 数据库/CSV 自然语言查询

优点

  • API 设计对齐 Claude API,迁移成本低
  • 兼容任意 OpenAI 接口推理服务,模型选择灵活
  • 内置 RAG、工具调用、MCP、Text-to-SQL 等完整能力
  • 生产环境验证,社区活跃、文档完善
  • 提供演示 UI,便于快速验证与展示

缺点

  • 本身不运行模型,需额外部署推理服务
  • 部分高级能力(如提示缓存、OAuth)尚未支持
  • Skills 等功能仍处于基础阶段
  • 默认英文文档,中文资料相对有限
上手难度 进阶

PrivateGPT 简介

PrivateGPT 是一个开源的 API 层,目标是把本地模型变成可用于生产的 AI 应用。它本身不运行模型,而是通过 OPENAI_API_BASE 连接任意兼容 OpenAI 接口的推理服务(如 Ollama、llama.cpp、vLLM),在其上提供 RAG、工具调用、MCP、Text-to-SQL 等高层能力。

只要推理服务实现了 /v1/chat/completions 和 /v1/models,就可以与 PrivateGPT 配合使用。

核心能力

  • 标准 Messages API:支持流式、异步与 token 计数
  • 文件与工件摄取,PDF 等文档解析
  • 带引用的检索与 Agentic RAG
  • 内置工具:网页搜索、网页抓取、代码执行
  • 自定义工具与 MCP 连接器
  • 数据库与 CSV 的结构化访问
  • Embeddings 与编排能力

架构示意

你的应用 / Agent / 工作流 / UI
              |
        PrivateGPT API
              |
兼容 OpenAI 的推理服务(Ollama、llama.cpp、vLLM …)

快速上手

  1. 安装 PrivateGPT(macOS 可用 Homebrew,Linux/Windows 推荐 uv 工具安装)
  2. 启动一个兼容 OpenAI 的推理服务,例如 Ollama,并拉取对话模型与嵌入模型
  3. 设置 OPENAI_API_BASE 与 OPENAI_EMBEDDING_API_BASE 后运行 private-gpt serve
  4. 访问 http://localhost:8080/ui 使用内置工作台

内置 UI 适合发消息、选择模型、上传文档、测试带引用的检索、按会话启用工具,以及配置数据库、MCP、技能和自定义工具,也可通过 API Debugger 查看请求与响应。

生态集成

PrivateGPT 可作为 Claude Code、Claude Desktop、Claude for Microsoft 365、OpenCode 等工具的本地后端,也兼容 n8n、VS Code、Cline 等支持本地 OpenAI 兼容提供方的工具。

与 Claude API 的兼容性

项目以 Claude API 为参考,覆盖消息、流式、文件摄取、检索引用、工具调用、MCP、结构化输出等主要能力;提示缓存与 OAuth/组织管理暂未支持,Skills 仍处于基础阶段。

适用建议

适合对数据隐私敏感、希望在内网部署 AI 能力的企业与团队。使用前需准备好推理服务与嵌入模型,并评估所需高级功能是否已覆盖。

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