ollama+anything-llm构建自己的可视化操作llm

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分类专栏： LLM——AIGC 文章标签： llm
于 2024-05-26 23:12:03 首次发布
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       对于ollama的学习和使用可以参考前面这篇推文《大模型llm部署》，本文将结合anything-llm这个框架配合使用完成对大模型的部署。

（1）基本使用介绍     

 AnythingLLM是一个全栈应用，可以使用现有的商业化LLM（大型语言模型）或者流行的开源LLM和向量数据库方案，来建立一个没有妥协的私人ChatGPT，既能在本地运行，也能远程托管，能和您提供的任何文件智能对话，想要搭建一个属于自己的专属chatgpt大模型可以参考这篇推文《

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通过本文的实践，您可以在CentOS环境下快速搭建一个企业级的知识问答系统。结合Ollama、Deepseek 1.5b和AnythingLLM，不仅能够实现高效的中文知识管理，还能保障数据的私有化和安全性。希望本文对您的项目有所帮助！
AnythingLLM - 任何文档资源内容转换为任何LLM
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一个全栈应用程序，使您能够将任何文档、资源或内容转换为任何 LLM 都可以在聊天期间用作参考的上下文。此应用程序允许您选择要使用的 LLM 或矢量数据库，并支持多用户管理和权限。
AnyThinkLLM 中文版下载指南
m0_72177915的博客
02-23 771
对于希望获取并安装 AnyThinkLLM 的中文版本的用户而言，操作流程涉及几个重要环节。值得注意的是，在提供的资料中并未直接提及名为 “AnyThinkLLM” 的软件；相反，存在一个称为 AnythingLLM 的项目，这可能是所指的对象3。
基于Ollama+AnythingLLM搭建本地私有知识库，汉化版本
阿里巴啦的博客
04-19 9741
AnythingLLM 是一个全栈应用程序，您可以使用商业现成的 LLM 或流行的开源 LLM 和 vectorDB 解决方案来构建私有 ChatGPT，无需任何妥协，您可以在本地运行，也可以远程托管并能够智能聊天以及您提供的任何文件。
AnythingLLM实操配置教程
学亮编程手记
02-22 1837
【代码】AnythingLLM实操配置教程。
用AnythingLLM构建专属知识库
wbsu2004的博客
03-11 2万+
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。
玩转大语言模型——本地部署deepseek R1和本地数据库的小白教程(Ollama+AnythingLLM)
艾醒的博客
02-05 2937
最近deepseek模型可谓是非常火爆，尤其是deepseek R1的逻辑能力，并且deepseek R1还开放了多种参数大小的蒸馏模型，使得本地部署成为了可能。在本系列中上一篇介绍了在本地部署deepseek R1的用法，本篇将介绍如何部署本地大模型的数据库。
开源项目AnythingLLM：一个私人的 ChatGPT，可以与任何东西聊天
分享 AI Agent（智能体）开发经验。
12-11 4295
AnythingLLM 是一个全栈应用程序，您可以在其中使用商用现成的 LLM 或流行的开源 LLM 和 vectorDB 解决方案来构建一个私有的 ChatGPT，没有任何妥协，您可以在本地运行以及远程托管，并能够智能地与您提供的任何文档聊天。
AnythingLLM+DeepSeek R1本地知识库也能做数据分析了！！！
m0_63171455的博客
02-05 7586
今天，又学习并搭建了。本着试一试的态度，竟然再次被AI的能力到了……先上结果，后附过程。
LLMs之AnythingLLM：anything-llm的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
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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。
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09-27 1558
AnythingLLM是一个全栈应用程序,允许用户使用商业现成的LLM或流行的开源LLM和向量数据库解决方案来构建一个无妥协的私人ChatGPT。用户可以在本地运行,也可以远程托管,并能够与提供的任何文档进行智能对话。该应用程序将文档划分为称为"工作区"的对象。工作区的功能类似于线程,但增加了文档的容器化。工作区可以共享文档,但它们之间不会相互通信,因此可以保持每个工作区的上下文清晰。frontend: 使用viteJS + React构建的前端,用于轻松创建和管理LLM可以使用的所有内容。
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1、列出本地可用的模型列表：ollama list2、启动模型：ollama runmodel_name3、查看模型信息：ollama showmodel_name4、删除指定模型：ollama rmmodel_name2 部署AnythingLLM2.1 下载安装打开官网地址：https://anythingllm.com/desktop，根据自己的系统选择下载的版本。默认路径安装，或者修改默认安装路径都可以。安装完成界面：点击完成自动跳转到AnythingLLM界面。
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本地运行大模型耗资源，需要选择较小的模型作为基础模型。在终端中运行时可能会出现 CUDA 错误，表示显存不足，导致提供的端口失效。中文支持不够完善。\3. 文中提到的技术软件工具有：Ollama、Chatbox、Open WebUI、向量数据库、嵌入模型、本地模型 Gemma、AnythingLLM。
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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。
ollama可视化界面
02-07
### 关于 Ollama 的可视化界面工具及相关信息 #### OpenWebUI 支持 Ollama 和 OpenAI API OpenWebUI 是一款专为自托管设计的 Web 用户界面，提供丰富的功能和良好的用户体验。该工具支持完全离线操作，并兼容 Ollama 和 OpenAI 的 API 接口[^1]。 ```python import openwebui # 初始化配置 config = { "api_key": "your_api_key", "base_url": "http://localhost:8080" } app = openwebui.OpenWebUIApplication(config) if __name__ == "__main__": app.run() ``` 此应用程序允许用户通过图形化的方式管理并调用基于 Ollama 构建的语言模型服务，极大地方便了开发者和技术人员的操作体验。 #### 使用 Anything LLM 实现个性化定制 除了官方推荐的解决方案外，还有其他第三方项目如 anything-llm 提供更多灵活性的选择。这类框架可以帮助用户快速创建个性化的大型语言模型应用实例，并集成到现有的工作流当中去[^2]。 #### Windows 平台下的具体安装指南 对于希望在 Windows 上部署此类系统的用户来说，《Ollama+MaxKB 部署本地可视化大模型教程》提供了详细的指导说明。文档中提到可以通过简单的命令行指令完成软件包更新以及模型加载等任务[^3]： 1. **退出当前运行的服务** - 找到托盘中的 Ollama 图标，点击【Quit Ollama】 2. **启动新的会话窗口** - 使用快捷键 `Win + R` 调出“运行”对话框，输入 `cmd` 后按 Enter 键进入命令提示符环境 3. **执行初始化脚本** - 输入 `ollama` 命令来重新激活后台进程；当需要启动特定名称的大规模预训练模型时，则可以使用类似于 `ollama run model_name` 这样的语法结构
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