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
创建Python环境:首先,您需要安装Python环境。建议使用Python 3.7或更高版本。 安装依赖库:根据Anything-LLM的官方文档,您需要安装一系列依赖库,如transformers、torch等。您可以使用pip install命令来安装这些库。 下载预训练模型:访问Anything-LLM的官方orage或GitHub仓库,根据您的需求下载合适的预训练模型文件。 配置环境...
首先,收集器是一个实用的Python工具,它使用户能够快速将来自在线资源(如指定的YouTube频道的视频、Medium文章、博客链接等)或本地文档中的可公开访问数据转换为LLM可用的格式。该应用程序的前端采用了vitejs 和React进行构建,通过Node.js和Express服务器处理所有LLM交互和VectorDB管理。这种设计使得用户能够在直观友好的...
下载和安装:访问AnythingLLM官方网站,下载对应的Windows安装包,按照提示完成安装。 确保已安装 Python 3.9 及以上版本,并配置好环境变量。 安装必要的依赖库,如 requests,可以通过 pip 命令安装:pip install requests。 API调用 生成密钥:首先需要点击左下角第四个小扳手图标进入设置生成密钥,用于API的身份验证。 获取W...
自定义AI代理:用户可以为每个工作区创建不同的AI代理,例如处理Python代码的代理或处理PDF文档的代理,互不干扰。 多用户协作:支持团队协作,适用于企业知识管理和客户支持。 anythingllm中文设置方法 anythingllm打开以后有些页面默认仍然是英文 在左下角,点击“Open settting”设置 在外观中,Display Language选 Chinese 继...
•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 *AnythingLLM默认在实例上私有嵌入文本 了解更多[18] 使用Docker(简单!)推荐使用方式 ...
# 示例:运行Python脚本启动服务 python3 /path/to/anythingllm/start_server.py 请注意,上述命令和配置仅为示例,具体步骤和命令可能因AnythingLLM的具体版本和配置而有所不同。因此,强烈建议查阅官方文档或安装指南以获取准确的部署步骤和配置信息。 此外,由于AnythingLLM是一个大型语言模型,它可能需要大量的计算资源...
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: 获取工作区并下拉显示文件上传 然后我们创建一个文件上传按钮。
【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基础小白看这套就够了,存下吧,很难找全的!! 4826 120 01:44 App 【喂饭教程】5分钟教会你本地部署Qwen2.5-Omni-7B模型,并搭建自己的专属模型!超详细的本地部署教程(附部署文档),草履虫都能学明白! 3406...
1. 本地对话记录 可以通过“小扳手标志的“配置”——“管理员”——“对话历史记录”,导出“工作区聊天历史记录”,支持csv和json格式,小A君通常导出用json格式,用sublime text 打开查看(或在Python中)。 2. 本地存储文件夹 所有AnythingLLM存储文件的地址是:C:\Users\user\AppData\Roaming\anythingllm-desktop...