Interactúa con tus documentos de forma 100 % privada y sin conexión a Internet, gracias a este proyecto open source que respeta la soberanía de tus datos
PrivateGPT es un proyecto de código abierto desarrollado por el equipo de Zylon, pensado para resolver uno de los grandes retos de la inteligencia artificial generativa: la privacidad. A diferencia de otras herramientas que requieren conexión constante a la nube o implican compartir datos con terceros, PrivateGPT permite interactuar con documentos locales mediante LLMs sin que la información abandone nunca tu infraestructura.
Su arquitectura, preparada para entornos empresariales y altamente regulados, es compatible con despliegues en servidores dedicados o nubes privadas, incluyendo proveedores europeos como Stackscale (Grupo Aire), que cuenta con centros de datos en España y Países Bajos, lo que garantiza el cumplimiento normativo en materia de soberanía digital y RGPD.
GitHub del proyecto: https://github.com/zylon-ai/private-gpt
Documentación oficial: https://docs.privategpt.dev/
¿Qué es PrivateGPT?
PrivateGPT es una solución de inteligencia artificial generativa que puedes instalar en tus propios servidores para realizar preguntas sobre documentos privados usando modelos de lenguaje (LLM). Implementa una arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation) que permite:
- Ingestar documentos en formato PDF, TXT, DOCX, CSV y más.
- Indexar y embedir los textos usando técnicas de aprendizaje automático.
- Consultar documentos en lenguaje natural, con respuestas contextualizadas y generadas por IA.
- Ejecutar todo el sistema de forma local, sin conexión a servicios externos ni APIs propietarias.
Este enfoque lo convierte en una herramienta ideal para entornos donde la confidencialidad, la trazabilidad y la localización de los datos son clave: sanidad, finanzas, jurídico, administración pública, industria, etc.
¿Cómo instalar PrivateGPT?
PrivateGPT está desarrollado en Python y se basa en tecnologías como FastAPI, LlamaIndex, Gradio, y bases vectoriales como Qdrant o Chroma.
Requisitos previos
- Python 3.10 o superior
- Git
- Docker (opcional pero recomendado para entornos productivos)
- GPU compatible (opcional, pero mejora el rendimiento con modelos grandes)
Instalación paso a paso
- Clonar el repositorio oficial:
git clone https://github.com/zylon-ai/private-gpt.git
cd private-gpt
- Crear entorno virtual e instalar dependencias:
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
- Descargar el modelo base (por ejemplo, Llama.cpp):
python scripts/download-model.py --model ggml-gpt4all-j
También puedes usar modelos como Mistral, LLaMA2, TinyLLaMA, etc., dependiendo de tu necesidad y capacidad de hardware.
- Ingestar documentos:
Coloca tus archivos en la carpeta source_documents/ y luego ejecuta:
python ingest.py
Esto segmentará, embederá e indexará el contenido para ser usado por el sistema de preguntas y respuestas.
- Ejecutar el servidor de chat:
python private_gpt.py
Esto iniciará una consola interactiva donde puedes comenzar a hacer preguntas en lenguaje natural.
Interfaz gráfica (opcional)
PrivateGPT incluye una interfaz web básica con Gradio. Puedes lanzarla ejecutando:
python gradio_ui.py
Esto abrirá un navegador web con una interfaz amigable donde podrás cargar documentos, escribir consultas y ver las respuestas generadas por IA, todo sin salir de tu red local.
Características técnicas destacadas
- API REST compatible con OpenAI, ideal para integrarlo en herramientas empresariales.
- Modularidad total: puedes cambiar el motor LLM, el almacén vectorial, el sistema de embeddings, etc.
- Sin vendor lock-in: todo el software es open source bajo licencia Apache 2.0.
- Escalabilidad: ideal tanto para pequeños laboratorios como para despliegues empresariales completos.
- Desconexión total: puede funcionar en entornos air-gapped sin conexión a Internet.
Despliegue en proveedores europeos como Stackscale
Una de las ventajas más importantes de PrivateGPT es que puede desplegarse en infraestructuras europeas de confianza, como Stackscale, que ofrece:
- Servidores bare-metal con GPUs para IA.
- Centros de datos en España y Países Bajos.
- Cumplimiento de reglamentos europeos como el RGPD.
- Conectividad privada, almacenamiento de alto rendimiento y soporte técnico especializado.
Esto permite a las organizaciones ejecutar IA generativa con la tranquilidad de saber que sus datos no salen de Europa y que la soberanía digital está garantizada.
Ejemplos de uso
- Despachos legales que desean consultar contratos o sentencias sin comprometer la privacidad.
- Hospitales que analizan historiales médicos de forma interna.
- Ingenierías que aplican IA sobre manuales, especificaciones o planos.
- Empresas industriales que consultan documentos técnicos sin subirlos a la nube.
Comunidad y contribuciones
PrivateGPT cuenta con una comunidad activa en GitHub y Discord. Puedes contribuir al desarrollo, proponer mejoras, abrir issues, o simplemente seguir el proyecto. También dispones de herramientas para testing automático, control de calidad del código y un project board público con tareas abiertas.
Conclusión
PrivateGPT es una solución madura, funcional y con proyección empresarial para desplegar inteligencia artificial generativa de forma privada y segura. Ya sea en tu servidor, en un entorno virtual o en proveedores como Stackscale, puedes tener tu propio «ChatGPT corporativo» totalmente bajo control, sin riesgos para tu privacidad ni dependencia de grandes plataformas externas.
🔗 Proyecto en GitHub: https://github.com/zylon-ai/private-gpt
📚 Documentación oficial: https://docs.privategpt.dev/
