AnythingLLM：windows部署体验

最新推荐文章于 2025-05-08 15:24:39 发布
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  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；

Docker部署QAnything2.0并接入大模型
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注意docker compose version >= 2.23.3 ，不能是1x版的，如果没安装或者是1x版的请先卸载再安装最新版。显示Ollama is running则代表安装成功。运行成功后，即可在浏览器输入以下地址进行体验。显示当前ollama已下载的大模型。
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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。支持多种 LLM、嵌入模型和向量数据库：
Anything + LLM + DeepSeek：解锁本地部署“智慧大脑”，畅享远程知识宝库随心访！
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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。
网易有道开源本地知识库问答系统 QAnything 介绍及本地部署
学亮编程手记
03-31 964
（Embedding + Rerank），能有效提升大规模数据检索的准确率，数据量越大效果越好。此外，QAnything 支持跨语种问答（中英文混合问答），并可通过私有化部署保障数据安全，适用于企业级应用和个人知识库管理。QAnything 是由网易有道推出的开源本地知识库问答系统，基于 RAG（检索增强生成）技术开发，支持多种文件格式（如 PDF、Word、PPT、图片、网页链接等）的离线问答。服务启动后，浏览器访问。即可上传文件并提问。
anythingLLM 使用教程
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一、anythingLLM 简介 anythingLLM 是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。与同类模型相比，anythingLLM 具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。 二、环境准备 硬件要求： CPU：推荐使用具备多核心、高主频的现代 CPU，如英特尔酷睿 i7 或 A
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