Ubuntu本地部署AnythingLLM实现本地文档RAG,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

保姆级教程:在Ubuntu 24.10上用Ollama一键部署DeepSeek-R1(含Chatbox/AnythingLLM配置) 本教程详细介绍了在Ubuntu 24.10系统上使用Ollama一键部署DeepSeek-R1模型的完整流程,包括系统准备、GPU环境配置、模型拉取与优化,以及Chatbox和AnythingLLM图形界面的配置方法。特别针对新版本Ubuntu的兼容性问题提供了解决方案,帮助用户高效完成本地部署,适用于数据隐私和定制化需求场景。 阅读详情

在企业内部,随着时间会慢慢积累大量的文档,这些文档若不能有效地利用,会造成很大的浪费。如何能够利用工具让沉淀的文档变成企业的资产,一直以来都是企业信息化的重要工作。幸好AI大模型的出现,让这一切都有了可能,今天实测一下AnythingLLM。

AnythingLLM是一款功能很强大的全栈应用程序,它能将你的文档、资源(如网址、音频、视频)或任何内容片段,转化为可供大型语言模型(LLM)在聊天时参考的上下文。简单的来说,你可以把它想象成一个高度定制化且私有部署的“ChatGPT”,但它的独特之处在于,能让AI模型基于你提供的资料进行对话和回答。

1、本地部署AnythingLLM

准备本地环境,因为是测试环境,在云环境上创建8核32G虚拟机。
系统:Ubuntu 20.04.5 LTS
内核:5.4.0-125-generic

根据官方提供的部署信息,这里采用docker的方式。先来安装一下docker环境。

# 添加Docker官方GPG密钥curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg# 添加Docker稳定版仓库echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null# 安装Docker引擎sudo apt updatesudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

可以查看一下docker的版本。

root@i-zz6dpdid:~# docker --version  Docker version 28.1.1, build 4eba377

拉取AnythingLLM的镜像,为了快速拉到镜像,可以改一下国内docker的镜像源。或者直接到指定网站拉取。

root@i-zz6dpdid:~# docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/mintplexlabs/anythingllm:latest......root@i-zz6dpdid:~# docker image lsREPOSITORY                                                                    TAG       IMAGE ID       CREATED        SIZEswr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/mintplexlabs/anythingllm   latest    7606bb3edd61   9 months ago   2.47GB

获取到mintplexlabs/anythingllm:latest的docker镜像后,可以按照官网给出的启动方法操作,路径和镜像稍微修改一下。

#提前创建目录和env,并修改好权限mkdir -p /opt/anythingllmtouch /opt/anythingllm/.envchown -R 1000:1000 /opt/anythingllmchmod -R 755 /opt/anythingllm#启动docker,记得加root,否则可能失败export STORAGE_LOCATION=/opt/anythingllm && \docker run -d -p 3001:3001 \--user root \--cap-add SYS_ADMIN \-v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage \-v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env \-e STORAGE_DIR="/app/server/storage" \swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/mintplexlabs/anythingllm

好了,启动成功后,可以打开浏览器看下

因为之前配置好了deepseek-r1模型,直接选择ollama即可。

选择好文档处理的模型。

问个问题,测试一下。

2、本地文档RAG

现在环境配置好之后,我们尝试将本地文档上传到工作区去做文档内容向量化。

上传了文档之后,同时也要将文档pin into workspace,让文档真正作为知识库的一部分。

当上传文档后,通常需要三个步骤:
Upload(上传) → 文件传到服务器
Process/Embed(处理/嵌入) → 文档内容被分析和向量化
Pin into workspace(固定到工作区) → 文档与当前工作区建立关联

这时候如果我们去看下deepseek-r1模型所在节点,可以看到GPU正在工作。

测试一下效果吧,当我们提问:“企业云平台应急预案都有哪些?”,它就会优先把本地上传的文档内容做一个汇总给出。

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Ubuntu24本地RAG系统搭建:Ollama+DeepSeek+AnythingLLM企业级部署指南 检索增强生成(RAG)技术通过将外部知识库与大语言模型结合,有效解决了模型幻觉和知识时效性问题。其核心原理是将文档向量化存储,在问答时先检索相关文档片段,再基于上下文生成精准回答。这种架构在保证数据安全的前提下显著提升了问答准确性,特别适合企业知识管理、技术文档查询等场景。基于Ubuntu24的本地化部署方案采用Ollama管理DeepSeek模型,结合AnythingLLM构建可视化界面,实现完全私有化的RAG系统。该方案支持Docker容器化部署,提供REST API接口,满足企业对数据安全和系统集成的 阅读详情

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