搭建自己的专属AI-使用Ollama+AnythingLLM+Python 一、前言 最近DeepSeek模型非常火,其通过对大模型的蒸馏得到的小模型可以较轻松地在个人电脑上运行,这也使得我们有机会在本地构建一个专属于自己的AI,进而把AI“调教”为我们希望的样子。本篇文章中我将介绍如何使用Ollama+AnythingLLM+Python实现DeepS
接下来计划用 python 写一个微调 AI 的对话服务,等有成果后再跟大家分享。 发布于 2025-04-19 18:13・北京
基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的本地知识库系统,成为解决大模型知识局限性和幻觉问题的关键方案。本文将以Ollama和 AnythingLLM 为核心工具,详细介绍如何通过API实现企业本地知识库的训练与调用,并提供完整的Python代码示例及执行效果分析,助力企业构建安全高效的私有化知识管理系统。 tip: 本篇...
AnythingLLM魅力所在? 说实话,市面上的AI聊天工具不少,但要论自由度和功能强大,我还真没见过比 AnythingLLM 更全面的。除了智能聊天之外,它还集成了很多非常实用的功能。 - 自定义AI代理:你可以为每个工作区创建不同的AI代理,定制化程度非常高。比如,可以...
调用API:使用Python等编程语言,通过HTTP请求调用AnythingLLM的API。例如,使用requests.post()方法发送POST请求到指定的API端点,如http://your_ip:3001/api/v1/workspace/{slug}/chat,其中{slug}应替换为实际的工作空间。 请求头和参数:在请求头中设置Authorization为生成的密钥,Content-Type为application/json。请求体...
在使用Python调用AnythingLLM的API时,可能涉及到以下步骤: 安装必要的库:如requests等,用于发起HTTP请求。 配置API key:将生成的API key配置到请求头中。 调用API接口:使用requests.post、requests.get等方法调用AnythingLLM提供的API接口。 处理响应:解析API响应并处理结果。 例如,以下是一个使用Python调用AnythingLLM的...
+ +Files dropped in here will only be processed when you are running `python watch.py` from the `collector` directory. + +Once converted the original file will be moved to the `hotdir/processed` folder so that the original document is still able to be linked to when referenced when ...
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-llm --version,查看显示的版本号,确认Anything-LLM已成功安装。 三、Anything-LLM使用方法 命令行使用:Anything-LLM提供了丰富的命令行参数,支持各种定制化需求。例如,通过执行anything-llm --text "请输入文本...
要安装Anything-LLM,首先需要确保已经安装了Python环境和相应的深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch。接着,可以通过pip等包管理工具,从官方仓库下载并安装Anything-LLM的Python库。 使用 使用Anything-LLM时,用户可以通过Python代码调用模型,并输入相应的文本数据。Anything-LLM可以根据输入的文本生成相应的输出,如文本续写、...
来自专栏 · 深入Python 目录 收起 AnythingLLM基础入门 AnythingLLM简介 主要特性: 下载与安装 专栏:深入Python♥️♥️♥️杨京京:深入Python ✊ 如果您觉得这篇文章有用 ✔️ 的话,请给作者一个一键三连 ☝ ✌✋ 吧 (点赞 ♥️、关注 ⚡、收藏 ⭐)!!!您的支持 ♥️...