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...
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...
问题肯定是 Embedding Model 模型生成的向量维度导致的。考虑到向量数据库本身局限性,也没有再去深入研究该报错具体是什么问题。 除了AnythingLLM 外,还尝试过 Langchain-Chatchat。 https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat ...
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。
RAG 给大模型提供了一个外部的知识库,这个知识库可以是文档的集合也可以是网站或者是其他结构化非结构化的知识库,当用户提出问题的时候,通过 Embedding 向量化处理和关键字查询等各种检索方式,把相关内容从知识库中拉出来,并通过优先级重排等操作再提供给 LLM,LLM 就会根据检索出来的知识和用户的问题,做针对性的回答...
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! 主要流程目录: 1.安装 2.使用 3.总结 1.安装 ...
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。