LLM Selection 是你的模型和聊天只能在运行 LocalAI 的服务器上访问，当然你也可以使用 OpenAI，使用更强大的云端模型，提供基础模型支持，但这样的话，就不是完全本地化的私有部署了。Embedding 配置 是你的文档文本已私密嵌入到 AnythingLLM 的此实例中。矢量数据库 是你的向量和文档文本将私密存储在 AnythingLLM ...
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! AnythingLLM 这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。此应用程序允许您...
打开安装好的AnythingLLM进行配置。先设置LLM Preference，选择想用的大模型；再设置Embedding Preference，Embedding Preference可以把本地资料向量化，这样就可以根据问题匹配对应的资料片段；设置Vector Database，选择默认的LanceDB即可，这是一款无服务器向量数据库，可嵌入到应用程序中，支持向量搜索、全文搜索和SQL。新建...
在工作区中上传或选择已有文档，点击‘Move to Workspace’将其移入右侧工作区，再点击‘Save and Embed’以完成文档的使用准备。（这个过程会将初次使用的文档向量化，会用到Embedding模型）上传文档并向量化 编辑 成功后，就可以询问大模型知识库中的内容了。知识库向量化成功 编辑 AnythingLLM通过问题检索知识库中的...
“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! 文档管理: 用户的文档和信息都存储在运行 AnythingLLM 的机器上,数据与实例相隔离,确保数据不会暴露或与其他客户共...
3. 将文件 embedding 进 workspace 然后点击保存(save and embed),如果文件很大需要较长的等待时间 4. 开始使用 RAG 后的 Chat,我上传了一个私有项目的 readme。现在我进行提问,并且希望 chat 为我介绍这个项目。 然后我们可以看到 LLM 对私有库的解答。以及该回答所引用的知识。
○“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! 主要流程目录: 1.安装 2.使用 3.总结 1.安装 ...
要在AnythingLLM 中构建一个私有知识库,可以按照以下步骤操作: 1.上传文档:将 PDF、TXT、DOCX、JSON 等支持的文档格式上传到系统中。 2.嵌入向量生成(Embedding): • 使用配置的嵌入模型(如 OpenAI、Azure OpenAI、LocalAI)将文档转化为向量数据。 • 确保配置正确的嵌入模型以匹配项目需求。
使用更好的Embedding模型。目前AnythingLLM内置了一个嵌入模型。其也支持调用如OpenAI、Ollama等提供的其他嵌入模型。 分词参数。用于将分割数据。这个参数调整需要尝试。 使用更高效的向量库。 良好的原始数据。 6 关闭Docker 当不使用大模型时,为了节省资源,可以选择关闭容器。
2.4 Embedding 配置 可以选择:Ollama https://ollama.com/library 或者 AnythingLLM 自带的 AnythingLLMEmbedder。 因LLM provider 选择的是 Ollama,因此这里选择 Ollama 服务的大模型 qwen:14b。 2.5 向量数据库配置 AnythingLLM 默认使用...