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
操作步骤: 打开AnythingLLM 界面,进入“Settings” > “Embedding Preference”。 选择一个外部嵌入模型(如通过 API 连接 OpenAI 的text-embedding-ada-002或运行本地的all-MiniLM-L6-v2)。 保存设置并重新嵌入文档。 调优建议: 如果你的文档是专业领域内容(如法律、医疗),选择支持更大向量维度或领域适配的模型。
Embedding Preference(嵌入模型)的选择,选择默认的 AnythingLLM Embedder 就好。 向量数据库 Vector Database Connection,选择默认的 LanceDB 确认相关信息之后,制定工作空间名称,下一步,就会得到如下界面 这个时候就可以上传文档,并将文档移入工作区,作为本地知识库 这个时候就可以进行问答测试了,如下图。第一次未上传...
选择数据库:建议新手使用默认ChromaDB 选择Embedding模型:推荐HuggingFace MiniLM-L6-v2(平衡性能与速度) 三、创建知识库 新建Workspace LLM Chat:对话式交互 Query Only:纯检索模式 点击左侧导航栏Workspaces>+ New Workspace 输入名称(如'MyTechnicalDocs') 选择处理模式: 配置参数 ▸ Chunk Size: 1500(文本分割长度...
ollama 要安装最新版本,新版本支持embedding curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 安装anythingllm export STORAGE_LOCATION=$HOME/anythingllm && \ mkdir -p $STORAGE_LOCATION && \ touch "$STORAGE_LOCATION/.env" && \ docker run -d -p 3001:3001 \ --cap-add SYS_ADMIN \ -v ${ST...
2、Embedding Preference(嵌入偏好): 使用了名为 AnythingLLM Embedder 的嵌入工具。 说明用户的文档文本是在 AnythingLLM 的实例上私密嵌入的,这意味着文本数据的处理和转换是在本地进行的,不会泄露给第三方。 3、Vector Database(向量数据库): 使用了 LanceDB 作为向量数据库。
首先是LLM Preference,LLM provider选择ollama,URL填写默认地址,后面的模型选择llama3,token填4096 Embedding Preferenc同样选择ollama,其余基本一致,max我看默认8192,我也填了8192 Vector Database就直接默认的LanceDB即可 此时我们新建工作区,名字就随便取,在右边就会有对话界面出现了 ...
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。
其他设置如Embedding Preference等,根据需要进行配置。 使用AnythingLLM与Ollama进行对话和文档处理 在AnythingLLM中,新建一个工作区。 将需要处理的文档拖拽到工作区中。 开始与文档进行对话,AnythingLLM将利用Ollama提供的LLM能力进行智能分析和回答。 注意事项 ...
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。