AnythingLLM：windows部署体验

最新推荐文章于 2025-09-30 17:18:34 发布
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#人工智能

  1. AnythingLLM

https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

安装

docker run -d -p3001:3001 mintplexlabs/anythingllm:master

启动成功后，可以在docker desktop看到对应的容器和端口：

访问

点击下图中对应的端口，可以快速打开web访问页面，同时防止IP地址错误：

可以看到，这里访问的IP地址，是http://localhost:3001/onboarding；

开始使用

模型配置

使用效果：成功

使用ollama gemma3模型，识别图片中的信息成功；

解锁AnythingLLM：打造专属AI助手的全攻略
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在整个项目策划过程中，AnythingLLM 就像一个高效的助手，帮助团队成员快速获取信息、分析数据，大大提高了工作效率，原本需要一周时间完成的项目策划方案，在 AnythingLLM 的助力下，仅用了三天就高质量完成，为项目的顺利推进赢得了宝贵的时间。在医疗领域，它可以辅助医生进行更精准的疾病诊断和治疗方案制定，通过分析大量的病历数据、医学影像和最新的医学研究成果，为医生提供全面的信息支持，甚至可以帮助医生进行医学文献的快速筛选和综述撰写。界面的左侧是工作区列表，这里展示了你创建的所有工作区。
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因为很多文章都讲述了如何在linux系统下搭建，所以本文主要讲述在windows系统下，如何用ollama+anythingllm部署本地大模型来搭建自己的知识库，不在赘述linux系统的步骤。在开始之前首先要安装python环境，我本机安装的是python3.12，然后是从ollama官网下载ollama安装文件，已经从anythingllm官网下载安装文件。
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4. 修改配置文件 /home/qanything/qanything_kernel/configs/model_config.py 和 /home/qanything/docker-compose-linux.yaml。如果docker compose -f docker-compose-linux.yaml logs -f qanything_local 显示连接报错，参考 https://blog.youkuaiyun.com/sgx1825192/article/details/146965328。
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Windows部署deepseek R1训练数据后通过AnythingLLM当服务器创建问答页面
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安装必要的库：使用 Flask 来构建 Web 应用，同时使用 requests 库来调用 Windows AnythingLLM API。创建 Flask 应用：搭建一个简单的客服网页，接收用户输入，调用 API 获取回复，并将回复展示给用户。# 配置 Windows AnythingLLM API 的地址和参数API_URL = "http://your-anythingllm-api-url" # 请替换为实际的 API 地址# 构建请求体data = {try:# 调用 API。
通过 Ollama + DeepSeek + AnythingLLM 实现本地部署与自定义知识库
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本文介绍了如何通过 Ollama、DeepSeek 和 AnythingLLM 实现 AI 模型的本地部署及自定义知识库的构建。首先，通过 Ollama 下载并安装 DeepSeek 模型，完成本地部署。接着，安装 AnythingLLM，创建工作区并配置相关设置，上传自定义知识库并绑定，以优化模型对特定内容的理解。该方法增强了数据隐私性，适用于企业知识管理、客户服务、教育和医疗等领域，为用户提供了灵活的 AI 解决方案。
本地部署Anything LLM+Ollama+DeepSeek R1打造AI智能知识库教程
私聊前往站内信：https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/weixin_44976692
02-17 9284
本文主要介绍如何在Windows电脑上本地部署Ollama并接入DeepSeek R1大模型，然后使用强大的开源AI工具Anything LLM结合cpolar内网穿透工具轻松实现随时随地使用与上传内容来训练本地部署的大模型，无需公网IP，也不用准备云服务器那么麻烦！
关于AnythingLLM Desktop在windows上打开不了的解决方法之一
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右键打开exe文件的属性，将最下方这一行【安全】的解除锁定勾选，之后就能打开了。
本地（局域网）部署有道QAnything问答的笔记（未完待续写）
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不要下载最新版4.30，我的老win10就是低于19044，所以开头就强调版本号，于是我就下载了2.4版。windows 虚拟机监控程序平台不开启的话可能导致后面docker desktop启动不起来。到这一步，wsl应该就可以用了，顺便记录一下常用的wsl命令。
AnythingLLM：基于RAG方案构专属私有知识库（开源｜高效｜可定制）
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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。
windows上anythingllm安装和简单使用教程
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官方搜索Download AnythingLLM for Desktop对应自己操作系统下载即可。安装完后还需要配置大模型使用比如ollama等。最长的是模型下载，预计1小时以上。下载后开始安装，双击exe。
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