AI・機械学習

オフラインサバイバルアシスタント – ローカルLLMとKiwix、USBメモリから実行可能

Offline survival assistant – local LLM and Kiwix, runs from a USB stick (github.com)

10 pointsby soloyo2026年11月6日3 コメント

要約

このプロジェクトは、インターネット接続なしで機能するサバイバルアシスタントを提供します。ローカルで動作する大規模言語モデル（LLM）とKiwixオフラインライブラリを組み合わせ、実用的なガイドや医療情報などを提供します。Windows、Linux、macOSで動作し、USBメモリに保存して持ち運ぶことも可能です。

全文翻訳

README.en.md

サバイバルAI (IA da Sobrevivência)

インターネットなしで100%動作するサバイバルアシスタント — Windows、Linux、macOSで利用可能。

🇧🇷 ポルトガル語 · 🇺🇸 英語 · 🇪🇸 スペイン語

インターネット、電力、サービスがダウンした場合でも、このキットはラップトップやUSBドライブで動作し続けます。

📚 出典付きの実用ガイド（EN、PT、ES）：水、火、避難所、食料、園芸と家畜、採集/釣り/狩猟、応急処置と医療、衛生と自家製石鹸、アルコール（発酵、蒸留、消毒剤、燃料）、太陽光発電、無線とナビゲーション、道具と結び方、メンタルヘルスとコミュニティ、および72時間と1年間のチェックリスト。
🤖 ローカルAIが自然言語で質問に答え、出典を引用します — 自分のコンピューターで動作します（llama.cppまたはOllama）。インターネットには何も送信されません。
🌐 Kiwixオフラインライブラリ：医療用Wikipedia、災害後のマニュアル、医者なしで生きる方法、wikiHow、iFixitなど — AIもこれらを検索します。
📱 ブラウザ上のWebインターフェース。ローカルネットワーク上で共有可能（インターネットがなくても、他の電話はWi-Fi経由で接続できます）。
🔍 AIなしモード：モデルがなくても、ガイド検索はPython搭載のどのPCでも機能します。

⚠️ 免責事項: 教育コンテンツです。医師、消防士、緊急サービスに代わるものではありません。健康に関するガイダンスは、各セクションで引用されている公開ガイドライン（WHO、赤十字/IFRC、AHA、CDC、Hesperianなど）に従っています。

仕組み

 質問 ──► キットガイドを検索 (BM25) ──────┐
          └─► Kiwixを検索 (.zimファイル) ──────┼─► ローカル言語モデル ──► [1] [2] の出典で回答
                                              └─► (モデルなし？最も関連性の高い箇所を表示)

パーツ	内容	場所
`sobrevivencia.py` + `app/`	AI（Python標準ライブラリのみ、`pip install`不要）	リポジトリ
`knowledge/pt en es/`	あなたの `.md`/`.txt`ドキュメント（AIが検索・引用）	リポジトリ
`knowledge/extra/`	あなたの `.md`/`.txt`ドキュメント（AIが検索・引用）	リポジトリ
`runtime/llama.cpp/`	AIモデルを実行するエンジン	準備者がダウンロード
`models/*.gguf`	言語モデル（1–5 GB）	準備者がダウンロード
`runtime/kiwix-tools/` + `zim/*.zim`	Kiwixサーバーとライブラリ	準備者がダウンロード
`runtime/python/`	ポータブルPython（PythonがないPC用）	準備者がダウンロード

大きなファイルはgitにコミットされません（.gitignoreを参照）：リポジトリは小さく保たれ、誰もが準備者でキットを構築します。

クイックスタート

1. リポジトリを取得

git clone https://github.com/sdalberto/ia-da-sobrevivencia.git
cd ia-da-sobrevivencia

2. キットを準備（オンライン、一度だけ）

システム	実行方法
Windows	`preparar-kit.bat`をダブルクリック
macOS	`preparar-kit.command`をダブルクリック（初回：右クリック→開く）
Linux	`./preparar-kit.sh --lang en`

準備者は以下を尋ねます：

AIモデル: leve（軽量、1 GB、4 GB RAM）、padrao（デフォルト、2 GB、8 GB RAM — 推奨）、forte（強力、4.7 GB、16 GB RAM）。
Kiwixライブラリ: minimo（約3–5 GB）、recomendado（約25–40 GB）、またはcompleto（100 GB以上、フルWikipedia）。
システム: このコンピューターのみ、またはWindows + Linux + macOS（ユニバーサルUSBキット）。
ポータブルPython: Pythonがインストールされていないコンピューターでもキットが開くようにするため。

非対話式：

python sobrevivencia.py --lang en prepare --model padrao --zims recomendado --os all --python

3. 使用（オフライン）

システム	開き方
Windows	`iniciar.bat --lang en`（または`iniciar.bat`をダブルクリックしてENを押す）
macOS	`iniciar.command`
Linux	`./iniciar.sh --lang en`

ブラウザがhttp://127.0.0.1:8090を開きます。PT/EN/ESボタンでいつでも言語を切り替えられます。英語をデフォルトにするには、config/settings.local.jsonを{ "language": "en" }として作成します。

4. USBメモリにコピー

フォルダ全体をUSBメモリまたは外部ディスク（exFAT形式でフォーマット済み。全3システムで動作し、4 GB超のファイルもサポート）にコピーします。

その他の使用方法

python sobrevivencia.py --lang en chat                   # ターミナルチャット
python sobrevivencia.py --lang en ask "how do I make oral rehydration solution?"
python sobrevivencia.py --lang en search burn
python sobrevivencia.py status
python sobrevivencia.py start --host 0.0.0.0             # ローカルネットワークで共有
python sobrevivencia.py prepare --search survival        # 他のKiwixライブラリを探す

Ollama: Ollamaを使用している場合、ollama pull qwen2.5:3bを実行します — 自動検出されます。ローカルのOpenAI互換サーバー（LM Studio、llamafile、KoboldCpp、Jan）も利用可能です。llm_urlを設定してください。

Kiwix Desktop: Kiwix Desktopはzim/内の.zimファイルを開くことができます。AIにローカルKiwixサーバーを使用させるには、config/settings.local.jsonに{ "kiwix_url": "http://127.0.0.1:<port>" }を設定します。Windows版Kiwix Desktopパッケージ（約150 MB）は、GitHubの1ファイルあたりの100 MB制限を超えています — これをコミットする代わりにリリースアセットとして公開してください。

独自の知識を追加

.mdまたは.txtファイルをknowledge/extra/にドロップします（家族のレシピ、ローカルマップ、連絡先、機器のマニュアル）。これらはAIによってインデックス化され、引用されます。

要件

最小（検索のみ）: Python 3.8+搭載の任意のPC。
AI付き: 4 GB RAM（軽量モデル）、8 GB推奨。x86-64 CPU（AVX2対応）またはApple Silicon/ARM64。GPUは不要です。
ディスク: 3 GB（最小キット）〜100 GB以上（フルキット）。

テスト

python -m unittest discover -s tests

ライセンス

コード: MIT。knowledge/内のガイド: CC BY-SA 4.0。準備者がダウンロードするモデル、Kiwix、llama.cpp、ZIMファイルは、それぞれ独自のライセンスを持っています。デフォルトモデル（Qwen2.5 3B）はQwen Research Licenseを使用しています。商用利用の場合は、leveまたはforte（Apache 2.0）を選択してください。