一、AnythingLLM 官网: AnythingLLM | The all-in-one AI application for everyone 1、下载安装 2、AnythingLLM 配置 点击左下角的设置 点击LLM 首选项 选择Ollama 作为模型提供商 选择已安装的 DeepSeek 模型 3、配置EMbedding Model 4、配置Vector Datebase 5、配置
Embedder 本人选择 Ollama 中的 shaw/dmeta-embedding-zh,选择该模型主要原因是它对于中文支持比较好。如果英文比较好,也可以选择 nomic-embed-text。 其他配置 其他均选择默认配置,无须更改 使用 创建工作区 配置工作区 可以针对当前工作区配置 prompt、模型、历史记录条数、最大上下文片段、代理等分别配置: 上传文...
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...
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 ...
当然这些是最简单的本地知识库搭建,除此之外 AnythingLLM 还提供了灵活的配置供给管理,可以设置例如语料分割参数、修改 Chat mode、修改 Embedding chunk 的大小(用于设置向量模型处理资料的颗粒度)等等。 另外值得说明一下的是,一般来说,参数更大的模型处理能力以及回答的内容效果会更好,举个例子,在之前用 Ollama ...
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...
AnythingLLM默认使用内置的向量数据库LanceDB。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。我们也可以选用Chroma、Milvus、Pinecone等向量数据库。 AnythingLLM可以支持PDF,TXT,DOCX等文档,可以提取文档中的文本信息,经过嵌入模型(Embedding Models),保存在向量数据库中,并通过一个简单的...
在命令行中运行以下命令来更换Embedding模型：bashollama run nomic-embed-text 然后在AnythingLLM的设置中切换到该模型。API调用（可选）若要使用DeepSeek的官方API进行调用，而不是进行本地部署，请在设置中启用该选项，并输入您的官方API密钥。常见问题 端口冲突问题：若遇到端口冲突，可通过设置环境变量 OLLAMA_PORT...
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。
Embedding Model 一栏输入您需要使用的嵌入模型,支持的模型请参考 模型页面 。 Max embedding chunk length 输入合适的值,如 8192 。 API Key 一栏输入您账号的 API Key 。 构建个人知识库 进入应用程序界面需要创建工作区来聊天。可以创建多个工作区,每个工作区使用不同的知识库。