■SimplePartsTool2について
SimplePartsToolのお役立ち機能を拡張したプログラムです。

python3.11.9とTkinter8.6を使用して作成し、pyinstallerでexe化しました。

■動作環境
Windows PC で動作します。
確認済み動作環境
 OS: Windows11
 ディスプレイ解像度: 1080x960ピクセル以上
 CPU: Core(TM) i7-11800H
 メモリ: 16.0 GB 
 GPU: GeForceRTX3050Laptop

■プログラムバージョン
バージョン： SimplePartsTool2 0.0.260701
サイズ：約130MB

■インストールと起動およびアンインストール
配布されたあるいはダウンロードした圧縮ファイルを適当なフォルダに展開してください。
アンインストールはインストールしたフォルダの中身をすべて削除してください。

SimplePartsTool2
      |-simplepartstool2.exe  実行プログラム
      |-conf.text
        llm=gemma3:4b
　　（ollamaのモデルです）
        embedding=embeddinggemma:300m
　　（ollamaのモデルです）
        audio=turbo
　　（faster_whisperのモデルです）
      |-説明書.txt  本プログラムに関する説明
      |-dataフォルダ imgファイル,pngファイル,mp3ファイル,pdfファイル,txtファイル
　（モデルは20260601時点のモデルです）

simplepartstool2.exeをダブルクリックしてプロブラムを起動してください。

操作手順：
　問い合わせボタン
　　質問欄に問い合わせ内容を入力し問い合わせボタンを押して下さい
　文章利用RAGボタン
　　利用するファイルを選択します。
　　pdfファイルもしくはtxtファイルの読み込みます。
　　メッセージ「文章ファイルの読み込みが完了しました。内容についての質問ができます。」が表示されます。
　　読み込ませた内容についての質問を質問欄に記入します。
　　質問を実行ボタンを押してください。
　　なお、文章ファイルの読み込みでは以前読み込んだ内容は保存されません。
　文字起こしボタン
　　利用するファイルを選択します。
　　mp3ァイルを読み込んで文字起こしを実行します。
　画像認識
　　利用するファイルを選択します。
　　質問欄に問い合わせ内容を入力します。
　　jpgファイルもしくはpngファイルを読み込んで画像認識を行います。

利用時の注意点
　本アプリはollamaでローカルLLMを利用するためのアプリケーションです。
　アプリを起動する前に以下の処理を実行して下さい。
　　ollamaをインストールして下さい。（バージョンは0.30.10）
　　ターミナルでモデルをダウンロードして下さい。
　　　ollama pull gemma3:4b
　　　ollama pull embeddinggemma:300m
　　　確認は ollama listでダウンロード済みのモデルが表示されます。
　　　（保存先はC:\Users\ユーザー名\.ollama\models\blobs）
　文字起こし用Modelについてはconf.txtに指定したモデルがロードされていない場合は実行時にロードされます。
　（保存先はC:\Users\ユーザー名\.cache\huggingface\hub）
　（ターミナルにwarningが表示されます。）

　内部文書や個人情報に関するデータの取り扱いには注意してください。

　参考までに、dataホルダー中のサンプルデータを使用した場合
　　動作確認用PCでは
　　　問い合わせボタン
　　　文章利用RAGボタン、質問実行ボタン
　　　文字起こしボタン
　　　画像認識
　　　上記の4機能は30秒～1分程度（問い合わせ：江戸時代の政治制度について詳しく教えてください。で3分程度）
　　古いPCでのテスト
 　　　CPU: Core(TM) i7-4700MQ
 　　　メモリ: 8.0 GB
　　　問い合わせボタン
　　　文章利用RAGボタン、質問実行ボタン
　　　文字起こしボタン
　　　上記の３機能は30秒～3分程度（問い合わせ：江戸時代の政治制度について詳しく教えてください。で6分程度）
　　　画像認識については10分以上かかったため計測せず、その後PCの動作が不安定になる

■その他
SimplePartsTool2は、フリーソフトウェアです。
本ソフトウェア等は現状のまま提供されるものとし、
このソフトを使ったことによって発生したどのような損害に対しても、
その責任を負い兼ねますのでご了承ください。

■出典および参考文献
斎藤康毅,ゼロから作るDeepLearning,株式会社オライリー・ジャパン,2018
伊藤真,Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書,株式会社翔泳社,2018
赤石雅典,ディープラーニングの数字,日経BP社,2019
石則春,生成AIアプリケーション開発入門,六元素情報システム株式会社,2024
https://ollama.com/
https://docs.ollama.com/
https://ollama-jp.apidog.io/
https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper
https://github.com/langchain-ai
https://docs.langchain.com/
Stable Diffusion Web UI
EmbeddingGemmaでRAG構築
　https://www.taneyats.com/entry/rag-03-generator
かんたん！計画放送」でご利用頂ける店内放送用の音声データ（音声合成）
　https://keikaku-hoso.com/
人工知能基本計画 令和７年12月23日 閣議決定
　
■開発者
老人星
m6565gt726x@asahi-net.or.jp
