使用AnythingLLM配置向量数据库

最新推荐文章于 2025-10-12 10:00:00 发布
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#人工智能

使用AnythingLLM配置向量数据库

AnythingLLM简介

AnythingLLM将文本文件矢量化，存入矢量数据库中，在后续进行提问时，将问题也转换为矢量数据前往矢量数据库中寻找，达到Anything都转化为LLM的效果。

AnythingLLM | The ultimate AI business intelligence tool

联合Ollama配置

在之前已经配置好了Ollama，选择qwen2模型，配置最多的Token为8192

配置文件

新增一个工作空间

上传相关文档

找到菜鸟教程、官方API配置文档、英语下的echarts教程文章，以及之前使用过的JSON数据库。

处理结束后，将大模型从Chat改成Query

测试

基本结果还是成功了，格式还是存在一些“不够聪明的问题”。

有嚼劲的iD
关注
AnythingLLM教程系列之 03无代码一路next部署anythingLLM docker （教程含安装步骤）
iCloudEnd的博客
05-06 3419
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
手把手教你用Ollama & AnythingLLM搭建AI知识库，无需编程，跟着做就行！
2401_86435672的博客
09-20 1万+
本地运行大模型耗资源，需要选择较小的模型作为基础模型。在终端中运行时可能会出现 CUDA 错误，表示显存不足，导致提供的端口失效。中文支持不够完善。\3. 文中提到的技术软件工具有：Ollama、Chatbox、Open WebUI、向量数据库、嵌入模型、本地模型 Gemma、AnythingLLM。
5分钟了解！ 探索 AnythingLLM，借助开源 AI 打造私有化智能知识库，熟悉向量数据库
UnionIBM的博客
02-15 905
• 构建向量数据库特别慢：支持的文档格式很多，但在我的电脑32G内存，16GPU上，构建向量数据库的过程非常耗时。这是因为文档需要被嵌入模型处理成高维向量，并存储到数据库中。较小的chunksize可以增加处理的粒度，使得模型能够更细致地处理每个小块，但可能会增加处理时间和内存消耗；较大的chunksize则可以减少处理时间，但可能会影响处理的精度和效果。本文是系列文章，在前面提到安装Ollama和AnythingLLM的教程，本文会着重解决本地文档向量化的过程，同时本地应用的管理。图2.向量数据库选择。
本地AI知识库神器AnythingLLM：工程人设置与使用全攻略-从零到能用，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
最新发布
DEVELOPERAA的博客
10-12 922
anythingllm其实是一个框架，将大语言模型llm、嵌入模型、向量数据库组合起来的这么一个东西。
AnythingLLM向量数据库选择：存储方案配置
gitblog_00101的博客
09-01 1135
在构建企业级AI应用时，选择合适的向量数据库（Vector Database）是确保系统性能和可扩展性的关键决策。AnythingLLM作为一款全栈LLM应用，支持多种主流向量数据库，为不同规模和应用场景提供了灵活的存储解决方案。本文将深入解析AnythingLLM支持的向量数据库选项，并提供详细的配置指南。 ## 支持的向量数据库概览 AnythingLLM目前支持以下11种向量数据库解决方...
零成本构建企业本地 AI 知识库：AnythingLLM 与向量数据库的全流程实战
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
07-03 1694
通用大模型要真正“懂业务”，离不开高质量私有数据与稳健的检索增强机制。通过 AnythingLLM + Ollama + M3e + LanceDB 这一组合，ABAP 团队不仅能在本地实现 ChatGPT 级问答，还能保证客户机密不出门。更重要的是，整条链路完全开源免费，对预算有限的团队极具吸引力。未来可关注 GPU 调度、流式推理、文档自动增量等方向，让知识库持续进化。
AnythingLLM与主流LLM/向量数据库无缝集成实战
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
07-07 1624
本文聚焦于AnythingLLM与主流大语言模型（LLM）及向量数据库的无缝集成，详细解析支持的模型与数据库、集成配置流程、常见问题与最佳实践，并结合Python代码、Mermaid图表、实践案例，助力中国AI开发者高效构建智能知识库。AnythingLLM通过对主流LLM与向量数据库的无缝集成，极大提升了AI知识库的灵活性与可扩展性。主流LLM与数据库对比：多模型多数据库优劣分析集成架构与流程：系统架构、流程图、配置要点代码实践与适配器：OpenAI/LocalAI/数据库通用适配。
AnythingLLM怎样配置向量数据库
12-31
### 配置 AnythingLLM 使用向量数据库 为了使 AnythingLLM 能够利用向量数据库增强其功能，配置过程涉及几个关键步骤。虽然官方文档可能没有特别详细的说明，但从其他开源项目的实践以及社区贡献者的经验来看，可以...
AnythingLLM部署向量数据库Chroma
02-14
### 如何部署向量数据库 Chroma 用于 AnythingLLM 为了使 AnythingLLM 能够高效运行并提供高质量的服务，集成一个强大的向量数据库至关重要。Chroma 是一种专为机器学习应用设计的向量搜索引擎，能够显著提升模型...
利用Ollama+AnythingLLM+本地向量数据库Milvus+本地DeepSeek大模型实现知识库的搭建
一个人的江湖
03-05 2020
Milvus是一款开源的向量数据库，具有高度的灵活性、稳定可靠性以及高速查询等特点。它支持针对TB级向量的增删改操作和近实时查询，适用于大规模向量数据的存储和检索。Milvus集成了多种广泛应用的向量索引库，如Faiss、NMSLIB和Annoy等，并提供了简单直观的API，用户可以根据不同场景选择适合的索引类型。此外，Milvus还可以对标量数据进行过滤，进一步提高召回率，增强搜索的灵活性。Milvus被广泛应用于多个领域，包括图像处理、机器视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统以及新药发现等。
anythingllm 向量数据库
01-17
### 关于 AnythingLLM 向量数据库的信息与使用 #### 数据库概述 AnythingLLM 是一种专为大型语言模型 (LLM) 设计的向量数据库解决方案，旨在优化 LLM 的性能并提供高效的数据管理和检索能力。这种类型的数据库能够...
山东大学项目实训（4） 使用anythingLLM+lanceDB外挂数据库
Airthrio的博客
04-27 779
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技术是一种从外置数据源中检索数据来辅助大语言模型回答的技术，其本身与大语言模型独立且不受大语言模型操控，而是以用户提问为检索词，在自己的数据库中通过向量搜索（或其他搜索手段）得到数据库中若干相关的信息，并将这些信息同时传递给大语言模型。形象地说，其就是将用户提问丢进搜索引擎中，再将引擎返回的资料和用户的提问一同交给大语言模型，以辅助其回答，当然，这里的搜索引擎只能搜索我们拥有并规定的数据。
AnythingLLM向量数据库：LanceDB默认集成详解
gitblog_00150的博客
09-01 709
在当今AI应用开发中，向量数据库的选择直接影响着检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）系统的性能和易用性。AnythingLLM作为一款全栈AI应用，将LanceDB作为其默认向量数据库，这一设计决策背后蕴含着深刻的技术考量。 **痛点场景**：传统向量数据库部署复杂、资源消耗大、维护成本高，而LanceDB以其轻量级、高性能和易部署的特性，完美解决...
LLM 学习之「向量数据库」
2401_85324918的博客
06-14 1564
人工智能和机器学习领域的不断发展凸显了向量数据库在当今以数据为中心的世界中的不可或缺性。这些数据库具有存储、搜索和分析多维数据向量的独特能力，在推动人工智能驱动的应用程序方面发挥了重要作用。随着人工智能的不断发展，向量数据库在塑造数据检索、处理和分析的未来方面的作用无疑会越来越大，有望在各个领域提供更复杂、更高效、更个性化的解决方案。那么，我们该如何学习大模型？作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。
AnythingLLM：基于RAG方案构专属私有知识库（开源｜高效｜可定制）
FrenzyTechAI的博客
12-13 2万+
继OpenAI和Google的产品发布会之后，大模型的能力进化速度之快令人惊叹，然而，对于很多个人和企业而言，为了数据安全不得不考虑私有化部署方案，从GPT-4发布以来，国内外的大模型就拉开了很明显的差距，能够实现的此路径无非就只剩下国内的开源大模型可以选择了。而现阶段切入大模型应用落地最合适的方案依然是结合大模型基于RAG检索增强来实现知识库的检索和生存。从而构建个人或者企业私有化的本地知识库。
AnythingLLM实操配置教程
学亮编程手记
02-22 3335
【代码】AnythingLLM实操配置教程。
LLMs之AnythingLLM：anything-llm的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
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头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-24 3万+
​ LLMs之AnythingLLM：anything-llm的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 anything-llm的简介 anything-llm的安装和使用方法 anything-llm的案例应用 anything-llm的简介 AnythingLLM是一款您正在寻找的一体化人工智能应用程序。与您的文档进行聊天，使用AI代理，超级可配置，多用户，并且无需烦人的设置。 AnythingLLM是一个全栈应用程序，可以使用商用或开源的LLM/嵌入器/
AnythingLLM
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
08-04 1万+
是一个全栈应用程序，可以将任何文档、资源（如网址链接、音频、视频）或内容片段转换为上下文，以便任何大语言模型（LLM）在聊天期间作为参考使用。AnythingLLM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。工作区可以共享文档，但工作区之间的内容不会互相干扰或污染，因此您可以保持每个工作区的上下文清晰。AnythingLLM将您的文档划分为称为。
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