PrivateGPT — RAG Completamente Offline su Documenti Aziendali
RAG offline su documenti privati — nessun dato esce dal perimetro
PrivateGPT è la scelta quando la garanzia di privacy è assoluta: nessun dato lascia la macchina, nessun servizio cloud, inferenza LLM completamente locale. Engineered AI Systems lo configura con il modello locale appropriato per l'hardware del cliente.
Architettura offline-first
Ogni componente — modello, vettorizzazione, storage — opera localmente. La verifica tecnica dell'assenza di traffico verso servizi esterni è parte del deployment.
- Inferenza LLM completamente locale (nessuna API cloud)
- Vettorizzazione e storage locali
- API REST compatibile OpenAI per integrazioni
- Interfaccia web Gradio inclusa
- Deploy Docker e Docker Compose
Quando è la scelta appropriata
PrivateGPT è appropriato per organizzazioni con requisiti di privacy assoluta: settore legale, medico, difesa, o ovunque i dati non possano fisicamente uscire dal perimetro.
Casi d'uso reali
RAG su documenti riservati in ambienti air-gapped
Interrogare documentazione riservata in ambienti fisicamente isolati da internet, dove nessun dato può lasciare la rete interna.
Valore per il cliente: Q&A AI su documenti sensibili con garanzia verificabile di nessuna trasmissione esterna.
Prova di concetto RAG offline per compliance
Validare l'approccio RAG offline su un corpus documentale campione prima di un deployment più esteso, per soddisfare requisiti di compliance.
Valore per il cliente: Validazione tecnica e legale dell'approccio RAG offline prima dell'investimento infrastrutturale completo.
Come lo integriamo
Engineered AI Systems installa PrivateGPT in modalità offline, seleziona e ottimizza il modello LLM locale per l'hardware del cliente, configura le pipeline RAG e verifica tecnicamente l'assenza di trasmissioni cloud.
Attività: installazione · configurazione · sicurezza · integrazione workflow · backup · aggiornamenti · verifica · documentazione operativa
Deliverable
- PrivateGPT operativo in modalità offline via Docker
- Modello LLM locale selezionato e ottimizzato per hardware del cliente
- Pipeline RAG configurata su corpus documentale del cliente
- Report di verifica: nessun traffico verso servizi cloud
- Documentazione operativa
Punti di verifica
- Q&A su documenti di test con risposte corrette offline
- Verifica traffico di rete: nessuna connessione a servizi cloud
- Backup e recovery testati
- Inferenza funzionante senza connessione internet
Caratteristiche tecniche
| Docker | ✓ supportato |
| Docker Compose | ✓ supportato |
| On-premise | possibile |
| Cloud privato | possibile |
| Note deploy | Docker e Docker Compose supportati. Nessun supporto Kubernetes ufficiale. Deploy Python diretto possibile. Ottimizzato per operazione offline completa. |
| GPU | opzionale — accelera l'inferenza LLM locale |
| Database | da_verificare |
| Dipendenze esterne | Modello LLM locale (GGUF tramite llama.cpp o altro backend locale) |
| API | ✓ esposta |
Rischi e mitigazioni
SSO, RBAC e gestione multi-utente non documentati nella versione open source. Interfaccia Gradio meno raffinata rispetto ad alternative.
Mitigazione: Per deployment multi-utente, integrare dietro un proxy di autenticazione. Valutare alternative con interfaccia più evoluta (AnythingLLM, LibreChat) per team più ampi.
L'inferenza locale su modelli grandi richiede hardware significativo. Nessun fallback cloud in caso di risorse insufficienti.
Mitigazione: Dimensionare correttamente l'hardware per i modelli selezionati. Testare le performance prima del deployment produttivo.
Fonti di riferimento
- PrivateGPT — Repository GitHub — repository
- PrivateGPT — Sito ufficiale — official site
- PrivateGPT — Documentazione — docs
- PrivateGPT — Licenza Apache 2.0 — license page
Closing: Engineered AI Systems installa PrivateGPT, seleziona e ottimizza il modello LLM locale, configura le pipeline RAG e verifica tecnicamente l'assenza di trasmissioni cloud.