在LLMPerference输入框中输入ollama,选择ollama,其他信息都是默认的。 下一步 创建工作区: 2.3 上传文件 选择工作区上传按钮,在弹窗中上传文件。 建立一个文档,文档内容输入“李四是条狗”。然后加载到工作区。 2.4 测试模型 3.Python访问API 我们已经初步知道了如何在AnythingLLM客户端中训练AI以及和A
在AnythingLLM设置界面创建API Key,权限设置为Full Access。 密钥格式:Bearer {API_KEY},需加入请求头。 3.2 Python调用示例 import requests import jsondef ask_anythingllm(question, workspace_name, api_key): url = f"http://localhost:3001/api/v1/workspace/{workspace_name}/chat" headers = { "Author...
以下是一个使用Python调用AnythingLLM API的示例代码: import requests def ask_anythingllm(question, slug, api_key): url = f"http://your_ip:3001/api/v1/workspace/{slug}/chat" headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json", "accept": "application/j...
用户请求 → API 网关 → 路由处理 → [AnythingLLM 业务层 → Ollama 模型层 → DeepSeek 向量库]→本地知识库检索 二、实现方案(Python + FastAPI 示例) 1. 安装依赖 pip install fastapi uvicorn python-dotenv requests sentence-transformers 2. 创建 API 服务 (`main.py`) fromfastapiimportFastAPI,HTTPE...
OpenAI 的 API 有一个models接口来返回模型列表,Anything LLM 也支持了这个接口: 获取模型结果 Python程序调用也很简单: 接口返回符合 OpenAI API 的规范: 获取模型接口返回结果界面选择模型(工作区) 我们在程序上提供一个用下拉列表选择模型的功能。 调整一下UI,把 API 和模型两个控件放到一行: ...
获取源码:访问Anything-LLM的官方GitHub仓库(https://github.com/Anything-LLM/Anything-LLM),下载最新版本的源码。 安装过程:解压源码后,进入项目目录,执行pip install -r requirements.txt命令安装所需依赖。完成后,运行python setup.py install进行Anything-LLM的安装。 验证安装:安装完成后,在命令行中输入anything-...
[](https://dcbadge.vercel.app/api/server/6UyHPeGZAC?compact=true&style=flat)](https://discord.gg/6UyHPeGZAC) + +A full-stack application and tool suite that enables you to turn any document, resource, or piece of content into a piece of data that any LLM can use as reference ...
【保姆级喂饭教程】十分钟教你DeepSeek+vLLM部署企业级本地知识库!实现零成本零延迟全私有!告别API调用烦恼,真正拥有自己的AI算力自由! 342 0 44:34 App Dify+DeepSeek本地部署 2316 25 06:20:10 App 【喂饭教程】整整600集,目前B站最完整的DeepSeek本地部署+Python零基础入门全套教程,包含所有干货!0基础...
- 丰富的API接口:开发者朋友们的福利来了,通过 API,你可以轻松集成 AnythingLLM 到现有的应用中。想要做个企业内部知识库?或者自定义客服?轻轻松松搞定。 总的来说,AnythingLLM 不仅是一个私人ChatGPT,它更像是一个万能的文档助手、智能代理和团队协作工具...
在AWS/GCP/Azure上运行AnythingLLM?你应该至少准备2GB的RAM。磁盘存储取决于你将要存储的数据量(文档、向量、模型等)。建议最少10GB。 •需要在你的机器上安装yarn和node•python3.9+ 用于运行collector/中的脚本。•访问本地或远程运行的LLM。 *AnythingLLM默认使用由LanceDB[17]提供支持的内置向量数据库 ...