تشغيل PrivateGPT على VPS: تحليل المستندات السرية محلياً

لماذا لا يمكن معالجة مستنداتك المهنية عبر السحابة

المادة 28 من اللائحة الأوروبية ‏RGPD صريحة: يظل المتحكم في البيانات مسؤولاً حتى وإن تلقّاها معالج فرعي. المادة 50 من قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي، السارية منذ 2 أغسطس 2026، تضيف طبقة إضافية: يجب إعلان أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي ذات الأغراض العامة أو إعفاؤها صراحةً.

المسار القانوني الفوري هو الحل المحلي. خادم ‏VPS جذر يشغّل ‏PrivateGPT يجيب على أسئلتك حول مستنداتك دون الاتصال بـ api.openai.com أو api.anthropic.com. هذه خاصية معمارية، وليست وعداً تعاقدياً.

ما تكسبه مع PrivateGPT على خادمك الخاص

صفر بيانات صادرة: يعمل النموذج محلياً عبر llama-cpp-python، لا نداءات شبكة لمزود ذكاء اصطناعي — قابل للتحقق بجدار الحماية أو tcpdump.
الامتثال للمادة 28 من RGPD: لا معالج فرعي إضافي، لا اتفاقية ‏DPA للتفاوض عليها، لا نقل للبيانات خارج الاتحاد الأوروبي.
إعفاء بموجب المادة 50 من قانون AI Act: نموذج لغوي مستضاف ذاتياً بدون وصول عام لا يخضع لالتزام الإعلان.
صون السر المهني: تبقى العقود والإقرارات الضريبية والسجلات الطبية وملفات الموارد البشرية ضمن نطاقك القانوني.
توليد مُعزَّز بالاسترجاع على مستنداتك: يفهرس ‏PrivateGPT ملفاتك ويجيب مستشهداً بالمقاطع المصدرية.
لا اشتراك متكرر: التكلفة هي تكلفة الخادم ‏VPS؛ النموذج مفتوح المصدر.
يعمل على المعالج المركزي فقط: لا ‏GPU مطلوب — خادم ‏VPS بـ 8 غيغابايت وقرص ‏NVMe SSD كافٍ.

PrivateGPT مقابل Ollama: أداتان تؤدّيان وظيفتين مختلفتين

‏Ollama هو خادم نماذج لغوية عام: ينزّل النماذج ويكشف ‏API متوافقة مع ‏OpenAI. لكنه لا يقرأ ملفاتك.

‏PrivateGPT هو محرك RAG (التوليد المعزَّز بالاسترجاع): يفهرس مستنداتك في قاعدة متجهات محلية (‏ChromaDB)، ثم لكل سؤال يسترجع المقاطع ذات الصلة ويحقنها في سياق النموذج اللغوي. الإجابة تستشهد بمصادرها.

PrivateGPT مقابل Ollama — الفوارق الرئيسية

المعيار	PrivateGPT	Ollama
حالة الاستخدام الرئيسية	أسئلة وأجوبة على مستنداتك (RAG)	خادم نماذج لغوية عام (API)
فهرسة الملفات	PDF وDOCX وTXT وCSV بشكل أصلي	لا — سياق يدوي
واجهة ويب	‏نعم (المنفذ 8080)	لا (API فقط)
قاعدة المتجهات	ChromaDB محلية	لا شيء
استشهاد بالمصادر	نعم — مقطع واسم الملف	لا
GPU مطلوب	لا — يعمل على المعالج المركزي	لا — يعمل على المعالج المركزي

المتطلبات الأساسية: اختيار الخادم المناسب قبل البدء

متطلبات الذاكرة يفرضها النموذج:

- ‏Mistral-7B-Instruct Q4_K_M: 8 غيغابايت من الذاكرة العشوائية كحد أدنى.
- نموذج 13B: 16 غيغابايت من الذاكرة العشوائية كحد أدنى.

‏NVMe SSD موصى به: فهرسة ملف ‏PDF من 50 صفحة تستغرق ثوانٍ على ‏NVMe لكن دقائق على ‏HDD.

قائمة التحقق قبل التثبيت

خادم ‏VPS بـ 8 غيغابايت من الذاكرة العشوائية كحد أدنى (16 غيغابايت لنموذج ‏13B).
‏Debian 12 أو Ubuntu 22.04/24.04.
تثبيت ‏Docker و‏Docker Compose (docker compose version يجب أن يُرجع v2.x).
‏NVMe SSD لوحدة تخزين البيانات.
وصول ‏SSH بصلاحيات ‏root أو ‏sudo.
المنفذ 8080 غير مكشوف علناً في هذه المرحلة.

نشر PrivateGPT باستخدام Docker Compose

استنساخ المستودع وإعداد البنية

git clone https://github.com/zylon-ai/private-gpt.git
cd private-gpt
mkdir -p local_data/private_gpt docs

ضبط البيئة

cp .env.example .env

في .env:

DOCKER_COMPOSE_PROFILE=ollama
PRIVATEGPT_SERVER_HOST=127.0.0.1
PRIVATEGPT_SERVER_PORT=8080

تشغيل الخدمة وتنزيل النموذج

docker compose --profile ollama up -d
docker compose logs -f privategpt

عندما تقرأ Application startup complete، الخدمة جاهزة.

استيعاب مستنداتك

cp /المسار/إلى/عقد-استحواذ.pdf docs/
curl -X POST http://127.0.0.1:8080/v1/ingest/file \
  -H 'Content-Type: multipart/form-data' \
  -F 'file=@docs/عقد-استحواذ.pdf'

الوصول إلى الواجهة عبر نفق SSH

ssh -L 8080:127.0.0.1:8080 [email protected]

افتح http://localhost:8080 في متصفحك.

الاستعلام عن عقد

في واجهة الويب، تأكد من تحديد وضع Query documents (وليس LLM Chat). مثال:

> «ما هي الشروط التعليقية المنصوص عليها في المادة الرابعة؟»

يُرجع ‏PrivateGPT الإجابة مع الاستشهاد بالمقاطع المصدرية.

ما بعد التثبيت: التأمين والنسخ الاحتياطي

وصول الفريق مع Nginx والمصادقة الأساسية:

server {
    listen 443 ssl;
    server_name privategpt.your-domain.com;
    auth_basic "وصول مقيّد";
    auth_basic_user_file /etc/nginx/.htpasswd;
    location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8080; }
}

النسخ الاحتياطي: احتفظ بنسخ احتياطية من local_data/ وdocs/ بانتظام.

التحقق من غياب حركة المرور الصادرة:

tcpdump -i any host api.openai.com or host api.anthropic.com

النموذج بطيء جداً؟ انتقل إلى تكميم أصغر. إن تجاوز وقت الاستجابة 90 ثانية على ‏Mistral-7B، نزّل إصدار Q3_K_S (~3.0 غيغابايت، أسرع بـ 20% على المعالج المركزي) وعدّل المتغير LLM_HF_MODEL_FILE في .env. في المقابل، إن كان لديك 16 غيغابايت من الذاكرة المتاحة، mistral-7b-instruct-v0.2.Q8_0.gguf (~7.7 غيغابايت) يوفر إجابات أكثر دقة على البنود الغامضة.

أكثر الأخطاء شيوعاً

OOM عند الإطلاق — docker ps يُظهر Exited (137). تحقق من الذاكرة بـ free -h. انتقل لنموذج Q3_K_S إن لزم.

توقف الاستيعاب — تحقق من الأذونات: chown -R 1000:1000 local_data/.

وقت استجابة يتجاوز 60 ثانية — النظام يستخدم مساحة التبادل. تحقق بـ htop أثناء الطلب.

الواجهة تُظهر النتائج لكن لا تستشهد بمصادر — تحقق من تحديد وضع Query documents.

الحاوية تُعيد التشغيل في حلقة — احذف local_data/chroma_db/ وأعد فهرسة مستنداتك.

PrivateGPT في الإنتاج: قرار بنية تحتية وليس مجرد تشغيل Docker

تثبيت ‏PrivateGPT على خادم ‏VPS يستغرق أقل من ساعة. الحفاظ عليه في ظروف تشغيل مستدامة يتطلب نفس الانعكاسات التي يتطلبها أي خدمة مهنية. هذا بالضبط ما يوفره خادم ‏VPS جذر: حرية معالجة بياناتك وفق قواعدك، مع نطاق مسؤولية تتحكم فيه من الألف إلى الياء.