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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


一键搭建本地 AI 私有知识库:支持十几种大语言模型(LLM)、RAG 和 AI Agents!
发布日期:2024-06-06 06:52:35 浏览次数: 2374 来源:AI真好玩


AnythingLLM[1] 是一个全栈应用程序,您可以使用现成的商业大语言模型或流行的开源大语言模型,再结合向量数据库解决方案构建一个私有 ChatGPT,不再受制于人:您可以本地运行,也可以远程托管,并能够与您提供的任何文档智能聊天


支持 Mac, Windows, & Linu

AnythingLLM 核心功能

  • 多用户实例支持和权限管理。
  • 工作区内的智能体 Agent(浏览网页、运行代码等)。
  • 支持多种文档类型(PDF、TXT、DOCX 等)。
  • 支持聊天和查询模式:聊天模式保留先前的对话记录,查询模式则是是针对您的文档做简单问答。
  • 聊天中会提供所引用的相应文档内容。
  • 100% 云部署就绪,或 “部署你自己的 LLM 模型”。
  • 管理超大文档时高效、低耗。只需要一次就可以嵌入(Embedding) 一个庞大的文档。比其他文档聊天机器人解决方案节省 90% 的成本。
  • 全套的开发人员 API,用于自定义集成!

AnythingLLM 支持的 LLM

  • 任何与 llama.cpp[2] 兼容的开源模型
  • OpenAI
  • Azure OpenAI
  • Anthropic
  • Google Gemini Pro
  • Hugging Face (聊天模型)
  • Ollama (聊天模型)
  • LM Studio (所有模型)
  • LocalAi (所有模型)
  • Together AI (聊天模型)
  • Perplexity (聊天模型)
  • OpenRouter (聊天模型)
  • Mistral
  • Groq
  • Cohere
  • KoboldCPP

AnythingLLM 支持的嵌入模型

  • AnythingLLM 原生嵌入器(默认)
  • OpenAI
  • Azure OpenAI
  • LocalAi (全部)
  • Ollama (全部)
  • LM Studio (全部)
  • Cohere

AnythingLLM 支持的转录模型

  • AnythingLLM内置(默认)
  • OpenAI

AnythingLLM 支持的向量数据库

  • LanceDB (默认)
  • Astra DB
  • Pinecone
  • Chroma
  • Weaviate
  • QDrant
  • Milvus
  • Zilliz

AnythingLLM 仓库介绍

仓库结构

AnythingLLM 仓库由三个主要部分组成:

  • frontend: 一个 viteJS + React 前端,您可以运行它来轻松创建和管理 LLM 可以使用的所有内容。
  • server: 一个 NodeJS Express 服务器,用于处理所有交互并进行所有向量数据库管理和 LLM 交互。
  • docker: Docker 指令和构建过程 + 从源代码构建的信息。
  • collector: NodeJS Express 服务器,用于从 UI 处理和解析文档。

仓库地址:https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

配置开发环境

  • yarn setup:填充每个应用程序部分所需的 .env 文件(从仓库的根目录)。
    • 在开始下一步之前,先填写这些信息 server/.env.development,不然代码无法正常执行。
  • yarn dev:server:在本地启动服务器(从仓库的根目录)。
  • yarn dev:frontend:在本地启动前端(从仓库的根目录)。
  • yarn dev:collector:然后运行文档收集器(从仓库的根目录)。


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