【AI】AnythingLLM + Ollama

已于 2025-02-25 16:49:01 修改
阅读量421 收藏 3
点赞数 5
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AI 文章标签： ollama anything LLM deepseek
于 2025-02-24 22:42:34 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/david_520042/article/details/145840253

1. 下载安装 anythingllm

下载地址：https://anythingllm.com/desktop
在这里插入图片描述

2. 启动anything

点击 Get started
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
AnythingLLM + Ollama + SpringBoot构建知识库并通过接口调用
weixin_40639005的博客
02-13 1968
目前的模型，如何能在企业中发挥出作用，带来实际的益处，深思一下，以我司目前的财力及发展策略，是做不了什么高大上的东西的，只能在外围起到点助力的作用，核心业务还参与不了。正常到这一步，知识库就算完成了，不过我的一直不行，改用查询模式也查不到文档内容，搞了一天差点放弃，后面用了链接的方式突然就可以了，查了下相关资料，可能是系统BUG啥的。大模型火了后，我也在本地弄了一个，刚好公司有台闲置的Windows服务器，就安装了ollama，跑了几个模型，都可以正常访问，但也就止步于此了。
AnythingLLM + Ollama，打造本地专属 AI 助手
AI云极的博客
01-02 1925
依托的强大知识库能力和Ollama的本地推理特性，我们能够在自己的电脑或服务器上，搭建起一套私有化的 AI 助手系统。它不仅可以回答你的各种问题，还能在回答过程中引用你所上传的专属资料，为你提供准确且贴合实际需求的回复。这样的本地化方案兼顾隐私、灵活与可玩性，对于想要深入探索开源大语言模型应用的个人或企业而言，无疑是一条值得尝试的道路。如果你也在寻找离线可用、经济实惠的解决方案，或是对“可完全掌控的 AI 助手”情有独钟，那么不妨亲手尝试一下这套组合，把你的想法从纸面付诸行动吧！
AnythingLLM安装包下载用于本地部署Deepseek
02-09
最进官网崩溃了，这是提前下好的AnythingLLMDesktop安装包
AnythingLLM
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
08-04 9883
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。
AnythingLLM下载链接
phpxt的博客
02-12 524
https://anythingllm.com/desktop
AnythingLLM 下载安装
qq_34446614的博客
02-09 3604
专为企业级用户和个人开发者设计，支持完全自主控制 AI 模型的部署、训练和交互。适用人群：需处理敏感数据的企业/科研机构/技术极客。
anythingllm下载地址
学亮编程手记
02-21 311
下载完毕后，双击运行即可。
AnythingLLM安装包-下载链接.txt
02-12
AnythingLLM安装包_下载链接
AnythingLLM + Ollama 实现私有知识库.pdf
02-10
随着人工智能技术的迅猛发展，私有知识库的构建和应用逐渐成为企业和研究机构中的热门话题。在众多解决方案中，AnythingLLM与Ollama的结合为用户提供了一种高效、便捷的构建私有知识库的新途径。AnythingLLM是一款开...
AnythingLLM+DeepSeep+ Ollama 可视化界面（GitHub ZIP包）
02-08
也可使用支持Ollama的webUI，如 AnythingLLM、Dify、Open-WebUI 等。 Open-WebUI：定位纯聊天界面，支持多模型集成，你可以把它当做一个能“轻松切换模型、马上对话”的 Web 面板，如果只是想单纯体验 Ollama 的...
AnythingLLM安装包下载+CUDA安装包下载地址，cuda让GPU性能最大化，搭建Ddeepseek知识库
02-23
AnythingLLM安装包下载+CUDA安装包下载地址，搭建Ddeepseek知识库 Ollama 是一个开源平台，用于管理和运行各种大型语言模型 (LLM)，例如 Llama3、gemma 和 qwen。 它提供命令行界面 (CLI) 用于安装、模型管理和交互。 您可以使用 Ollama 根据您的需求下载、加载和运行不同的 LLM 模型。 【语义熔炉网】提供技术支持
AnythingLLMDesktop.exe
02-09
AnythingLLMDesktop.exe AnythingLLM安装文件。AnythingLLM‌是一个全栈的AI聊天系统，支持本地和云端部署，能够与多种大语言模型（LLM）和向量数据库兼容，适用于构建私有知识库和智能问答系统。它由Mintplex Labs Inc.开发，具有开源和可定制的特性，适合个人和企业使用。可以用于部署deepseek。
spring ai整合ollama anythingllm
09-11
spring ai整合ollama anythingllm
【免费下载】 AnythingLLM 项目下载及安装教程
gitblog_01273的博客
10-18 1万+
AnythingLLM 项目下载及安装教程 1、项目介绍 AnythingLLM 是一个全栈应用程序，允许您将任何文档、资源或内容转换为 LLM（大型语言模型）在聊天时可以使用的上下文。该应用程序支持选择使用商业现成的 LLM 或流行的开源 LLM 和向量数据库解决方案，构建一个私有的 ChatGPT，无需妥协，可以在本地运行，也可以远程托管，并支持多用户管理和权限。 2、项目下载位置 您可以通过...
ollama + Anythingllm的安装
lsyhaoshuai的博客
05-06 4950
在Linux下如果直接运行。
本地大模型7：AnythingLLM的下载使用——本地大模型接入知识库
热门推荐
weixin_74825941的博客
10-27 2万+
键盘win+R->输入cmd，回车->输入ollama serve，回车点击前往官网，选择适合自己的操作系统下载，这里是windows，下载好后双击安装，修改路径即可，安装过程可能需要几分钟。下载成功安装
AnyThinkLLM 中文版下载指南
m0_72177915的博客
02-23 919
对于希望获取并安装 AnyThinkLLM 的中文版本的用户而言，操作流程涉及几个重要环节。值得注意的是，在提供的资料中并未直接提及名为 “AnyThinkLLM” 的软件；相反，存在一个称为 AnythingLLM 的项目，这可能是所指的对象3。
Linux安装AnythingLLM_3
m0_60657960的博客
10-04 1万+
1. AnythingLLM 简介AnythingLLM 是 Mintplex Labs 开发的一款可以与任何内容聊天的私人ChatGPT，是高效、可定制、开源的企业级文档聊天机器人解决方案。它能够将任何文档、资源或内容片段转化为大语言模型（LLM）在聊天中可以利用的相关上下文。AnythingLLM 支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX等），具有对话和查询两种聊天模式。
CursorSetup-x64-1.2.1.exe
最新发布
07-13
CursorSetup-x64-1.2.1.exe
anythingllm+ollama向量知识库
03-12
### 使用 AnythingLLM 和 Ollama 构建与操作向量知识库 #### 安装和配置环境 为了使用 AnythingLLM 和 Ollama 构建向量知识库，首先需要确保安装并配置好所需工具。对于 Ollama 的安装，在命令行窗口执行如下指令来下载 Llama3 模型的不同版本： ```bash ollama run llama3 # 下载Llama3 8b ollama run llama3:70b # 下载Llama3 70b ``` 接着，通过 `ollama pull` 命令获取用于创建嵌入的向量模型[^2]。 #### 获取 AnythingLLM 前往官方网页 Download AnythingLLM for Desktop 并依据操作系统和个人设备架构选取合适的版本完成下载及安装过程[^3]。 #### 向量化文本数据 一旦上述组件准备就绪，则可以着手处理目标文档集使其转化为可被机器理解的形式——即向量表示法。这一步骤通常涉及预训练的语言模型如 BERT 或者其他更先进的变体来进行特征提取工作。具体来说就是将每篇文档映射成固定长度的实数数组（向量），这些数值能够捕捉到原文本中的语义信息[^1]。 #### 存储与索引化 得到所有文档对应的向量之后，下一步便是设计一个高效的数据结构用来保存它们以便后续查询时能快速定位最相似项。这里推荐采用 PostgreSQL 数据库配合其扩展插件 pgvector 实现这一功能；该组合不仅支持大规模矢量存储还提供了便捷的操作接口简化了应用层面上的任务开发难度。 #### 查询优化技巧 当面对海量级规模的知识库时，性能成为不可忽视的因素之一。为此建议采取以下几种策略提升检索效率： - **降维算法**：减少原始高维度空间下的计算复杂度； - **近似最近邻搜索(ApNN)**：允许一定误差范围内找到足够接近的结果从而加快响应速度； - **批量加载机制**：一次性读取多个记录进入内存以降低I/O开销。 ```python import psycopg2 from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('nomic-ai/gte-small') conn = psycopg2.connect(dbname="mydb", user="user", password="pwd") def add_document(text): vector = model.encode([text])[0].tolist() cur = conn.cursor() cur.execute("INSERT INTO documents (content, embedding) VALUES (%s, %s)", (text, vector)) conn.commit() def search_similar(query_text, top_k=5): query_vector = model.encode([query_text])[0].tolist() cur = conn.cursor() cur.execute(""" SELECT content FROM documents ORDER BY embedding <-> array%s LIMIT %s; """, (query_vector, top_k)) results = cur.fetchall() return [result[0] for result in results] ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

厦门德仔

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值