私有知识库与外网大模型的完美结合：AnythingLLM全攻略，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

有了前面俩篇文章介绍了本地部署大模型和知识库的基础，由于算力的限制，使用起来很慢，但是我又不想把私人文件传给公网的大模型，那么有没有一种方法可以在访问私人的知识库的前提下，又可以访问外网的大模型呢？答案是必须的。

准备工作：

1.下载nomic-embed-text

ollama官网->models->nomic-embed-text

cmd进终端输入（依然默认进了系统盘）

ollama pull nomic-embed-text

2.下载AnythingLLM

下载地址：AnythingLLM

https://anythingllm.com/desktop

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。

AnythingLLM将您的文档划分为称为workspaces (工作区)的对象。工作区的功能类似于线程，同时增加了文档的容器化，。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。

工作区内的智能体Agent（浏览网页、运行代码等）为您的网站定制的可嵌入聊天窗口,支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX等）,通过简单的用户界面管理向量数据库中的文档

两种对话模式：聊天和查询。聊天模式保留先前的对话记录。查询模式则是是针对您的文档做简单问答,聊天中会提供所引用的相应文档内容,100%云部署就绪，部署你自己的LLM模型

管理超大文档时高效、低耗。只需要一次就可以嵌入（Embedding)一个庞大的文档或文字记录。比其他文档聊天机器人解决方案节省90%的成本。

全套的开发人员API，用于自定义集成！

安装后，经过一大段导航（不停的点下一页），进入页面。

选择中文：

3.创建工作区，进行设置

3. 1聊天设置设置

聊天设置选择ollama,deepseek。
然后要拉到最下面点“Update workspace”

代理设置跟聊天设置选择一样，点“Update workspace更新设置。

4.进入软件设置

4.1向量数据库

4.2.嵌入首选项

选择ollama, nomic-embed-text。点击保存

5.上传文档

6. 测试RAG

上述我们实现了AnythingLLM用deepseek的api，结合上传的知识库回答问题。这样既保护了知识库的隐私，又不会卡住。

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

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