anything-llm的嵌入式聊天小部件

已于 2024-04-30 14:45:35 修改
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分类专栏： AI人工智能 文章标签： 人工智能 anything-llm AnythingLLM 嵌入式聊天小部件 ai聊天 anything-llm运行
于 2024-04-30 14:13:29 首次发布
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本文介绍了anything-llm项目，演示了如何通过Docker启动并将其嵌入HTML文件中，创建一个类似聊天室的交互式小部件。开发者需要安装docker并在本地或服务器上配置API接口。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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AnythingLLM教程系列之 03无代码一路next部署anythingLLM docker （教程含安装步骤）
iCloudEnd的博客
05-06 3241
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
AnythingLLM教程系列之 05 AnythingLLM 允许您创建嵌入式聊天小部件，可以使用简单的标签轻松集成到任何网站中
iCloudEnd的博客
05-06 872
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
一体化AI应用AnythingLLM，与你的文档聊天，使用AI代理，超可配置
最新发布
CherryXieのblog
03-24 370
前端：一个viteJS+React前端，您可以运行它来轻松创建和管理LLM可以使用的所有内容。server：一个NodeJS express服务器，用于处理所有交互，并执行所有vectorDB管理和LLM交互。collector：NodeJS表示服务器，用于处理和解析来自UI的文档。docker：docker指令和构建过程+从源代码构建的信息。embed:用于生成和创建web嵌入小部件的子模块。浏览器扩展：chrome浏览器扩展的子模块。
使用 AnythingLLM 轻松部署本地知识库！
2401_83179994的博客
03-20 1070
是一个功能强大且灵活的工具，专为在本地环境中部署和管理知识库而设计。它支持多种数据格式的导入，并提供高效的搜索、索引和管理功能，适用于个人、团队或企业用户。双击下载的安装包（通常为 .exe 文件），按照安装向导的提示完成安装。不仅提供了强大的功能和灵活的配置选项，还能够满足不同用户的需求。3，在主界面中，输入知识库的名称和描述，然后点击“创建”生成新的工作区；4，导入知识库数据，在新建的知识库中，点击“导入数据”按钮。启动后，您将看到主界面。选择您准备好的知识库数据文件，点击“导入”。
AnythingLLM
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
08-04 9174
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。
探索 AnythingLLM：借助开源 AI 打造私有化智能知识库
ServiceMesher
12-19 2822
探索如何使用开源项目 AnythingLLM 构建私有化智能知识库。通过 RAG 技术，将文档转化为可检索向量，结合大语言模型实现高效问答，适用于企业与个人开发者。阅读原文请转到：https://jimmysong.io/blog/building-private-ai-knowledge-base-anythingllm/随着大语言模型（LLM）的快速发展，将企业内部知识库与 AI 工具结合成为...
开源利器AnythingLLM：你的私人ChatGPT构建利器，支持主流多种大模型
猫头虎技术团队：授渔优于赠鱼，兴趣引领智慧，探索之乐尤显珍贵。商务合作+：Libin9iOak ，万粉变现+：优快云WF，猫头虎承诺每年免费为100名C站创作者做账号流量诊断服务！全网搜：猫头虎技术团队，点击文章底部名片或直接私信我一切皆可谈，快找虎哥！
06-03 1万+
是由Mintplex Labs Inc.开发的一款开源工具，专为构建私人化的ChatGPT而设计。你可以利用现有的商业化大型语言模型（LLM）或者流行的开源LLM来创建一个功能强大的私人聊天机器人。更棒的是，它支持本地运行，也可以远程托管，灵活适应你的各种需求。
AnythingLLM+DeepSeek搭建本地智能聊天助手
dengdaijc的专栏
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利用AnythingLLM和Ollama+deepseek，搭建本地智能聊天助手。
AnythingLLM教程系列之 08 AnythingLLM 允许您使用大量 LLM 提供商进行聊天和生成人工智能。
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AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
AnythingLLM教程系列之 12 AnythingLLM 上的 Ollama 与 MySQL+PostgreSQL
iCloudEnd的博客
06-27 2422
AnythingLLM 是一个全栈应用程序，您可以使用商用现成的 LLM 或流行的开源 LLM 和 vectorDB 解决方案来构建一个私人 ChatGPT，没有任何妥协，您可以在本地运行也可以远程托管，并且能够与您提供的任何文档进行智能聊天。AnythingLLM 将您的文档划分为称为工作区的对象。工作区的功能与线程非常相似，但增加了文档的容器化。工作区可以共享文档，但它们不会相互通信，因此您可以保持每个工作区的上下文清晰。AnythingLLM 的一些很酷的功能多用户实例支持和许可。
AnythingLLM教程系列之 11 AnythingLLM+Ollama：将所有 LLM Runner 和所有大型语言模型整合在一起，支持的 LLM、嵌入模型、语音模型和矢量数据库
iCloudEnd的博客
06-21 1809
AnythingLLM 是一个全栈应用程序，您可以使用商用现成的 LLM 或流行的开源 LLM 和 vectorDB 解决方案来构建一个私人 ChatGPT，没有任何妥协，您可以在本地运行也可以远程托管，并且能够与您提供的任何文档进行智能聊天。AnythingLLM 将您的文档划分为称为工作区的对象。工作区的功能与线程非常相似，但增加了文档的容器化。工作区可以共享文档，但它们不会相互通信，因此您可以保持每个工作区的上下文清晰。
从单机到多设备：用AnythingLLM实现AI知识库的无缝共享
AbnerRain的博客
02-28 3085
本文探讨了在数字化时代如何通过AnythingLLM实现局域网内本地部署AI知识库的共享与扩展。文章首先介绍了AnythingLLM浏览器扩展插件的安装与使用，随后详细阐述了如何通过配置Ollama环境变量、重启Ollama服务以及Docker部署，实现局域网内共享DeepSeek大模型和本地知识库的方法。
AnythingLLM + Ollama，打造本地专属 AI 助手
AI云极的博客
01-02 1782
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！
用AnythingLLM构建专属知识库
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AnythingLLM 是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。
anythingLLM之stream-chat传参
zsj777的专栏
03-19 408
1、 接口地址 /v1/workspace/{slug}/stream-chat POST请求。2、场景描述，把数据库中的数据查询出来，封装成json字符串，带上相关问题和数据交给大模型。对于message参数中的json字符串的双引号 " 需要转义 添加 \。json字符串中的 " 需要转义 为 \"
AnythingLLM+Ollama，能否打造你的专属个性化AI助手？
xx_nm98的博客
10-24 6215
AnythingLLM是一个AI聊天系统，它允许用户构建自己的私人ChatGPT。与依赖云服务的AI工具不同，AnythingLLM支持本地开源和商用闭源的大语言模型（LLM），用户可以根据自己的需求和预算选择合适的模型。
【本地】基于 Docker 搭建 Anythingllm
lu_rong_qq的博客
12-18 1万+
【Ollama+Anythingllm+Docker】尝试搭建一个自己的知识库增强生成模型（RAG），本文记录的是完全在本地的搭建流程。但是由于太耗c盘了，跑过之后尝试转战云部署，以防后续忘记关键步骤，遂总结为经验帖。
Docker安装anythingllm
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C:\anythingllm\storage和 C:\anythingllm\env这两个目录是本机挂载到docker的两个目录。
AnythingLLM 项目下载及安装教程
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AnythingLLM 项目下载及安装教程 anything-llm 为开源和闭源的大型语言模型（LLMs）、嵌入器和向量数据库提供开源的ChatGPT体验。在一个应用中提供无限的文档、消息和并发用户，以及权限管理。 项目地址: ...
anything-llm Ubuntu
02-16
### anything-llm在Ubuntu上的安装 #### 准备工作 确保服务器环境已经准备好，特别是确认操作系统的版本和所需软件包。对于本次情况，服务器的操作系统为 Ubuntu 22.04.4 LTS[^1]。 #### 安装依赖项 为了顺利部署anything-llm，在开始之前需先更新现有的软件包并安装必要的依赖库。这可以通过执行如下命令完成： ```bash sudo apt-y sudo apt-get install -y python3-pip git curl wget ``` #### 创建虚拟环境（推荐） 创建一个新的Python虚拟环境有助于隔离项目所需的特定版本的库和其他项目的冲突。通过下面的指令可以轻松建立一个新环境： ```bash python3 -m venv llm-env source llm-env/bin/activate pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` #### 获取anything-llm源码 假设already有官方GitHub仓库或者其他托管平台提供了该模型的开源实现，则可以直接克隆仓库到本地: ```bash git clone https://github.com/user/anything-llm.git cd anything-llm ``` 请注意替换上述URL为你实际要使用的存储位置链接。 #### 安装Python依赖 进入项目目录后，通常会有一个`requirements.txt`文件列出了所有必需的Python包。使用pip工具按照这个清单自动下载并配置这些依赖关系： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 如果遇到CUDA相关错误，应确保所用的CUDA和cuDNN版本与PyTorch版本相匹配，并且保持显卡驱动处于最新状态[^2]。 #### 配置模型参数 根据具体需求调整配置文件中的设置选项，比如指定预训练权重的位置、定义推理过程中的一些超参等。这部分的具体指导建议参照官方文档或README.md内的说明部分。 #### 运行测试样例 大多数情况下，开发者会在repository里提供一些简单的脚本来帮助新手快速启动服务或是验证安装是否成功。尝试运行其中一个例子看看能否得到预期的结果： ```bash python run_example.py ``` 如果有任何问题发生，如模型加载失败，请核查模型文件路径准确性、完整性以及访问权限；必要时利用Linux下的`chmod`命令赋予适当权限给目标文件夹及其子资源。
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