AnythingLLM最引人注目的一个方面是其超级可配置性,用户可以从支持的各种LL AnythingLLM是一款全能的人工智能应用程序,旨在将文档转化为与大型语言模型(LLMs)进行交互的聊天环境。由Mintplex Labs开发,这款全栈应用程序的独特之处在于其能够与商业和开源LLMs以及向量数据库进行集成,为用户提供构建类似ChatGPT的私人体验...
——anything-llm,由Mintplex Labs精心打造,目前已在GitHub上获得了惊人的24469星评价。 项目介绍: anything-llm是一个基于大型语言模型(LLM)的AI工具,它的核心功能是能够理解和生成自然语言文本。这个项目的目标是提供一个灵活、可扩展的平台,让用户能够利用最新的AI技术来解决实际问题。无论是文本分析、内容创作还是...
AnythingLLM是一个集成了 RAG 和 AI Agent 功能的 AI 桌面应用,它可以将多种格式的文档、网址或内容转化为上下文,以便与大型语言模型(LLM)交流时使用,支持本地运行或部署为服务供多人使用,还可以搭配各种 LLM 和向量数据库构建私人ChatGPT。 Anything LLM 将您的文档划分为称为 workspaces (工作区)的对象。工作...
We use this information to help us understand how AnythingLLM is used, to help us prioritize work on new features and bug fixes, and to help us improve AnythingLLM's performance and stability. Opting out Set DISABLE_TELEMETRY in your server or docker .env settings to "true" to opt out ...
The all-in-one Desktop & Docker AI application with built-in RAG, AI agents, No-code agent builder, and more. - Mintplex-Labs/anything-llm
GitHub与YouTube:强大的数据源直接接入AnythingLLM Data Connectors 是一种工具,它允许用户将外部数据源无缝集成到他们的 AnythingLLM 工作空间中,而无需编写任何自定义代码或处理复杂的配置。这些经过验证的数据连接器确保与你的 AnythingLLM 实例兼容,提供了一种简单且直接的方式来扩展你的工作空间功能。
打开AnythingLLM软件 在左下角,点击这个按键,进入参数设置 LLM Preference设置,在“LLM Provider”中下拉选择Ollama然后下面的URL这些就会自动填写。 设置完成后,一定点击右上角的“Save changes”按键,下面没一项设置都需要点这个按键保存修改。 Transcription Model的设置 ...
Provides anadvanced retrieval/query interface over your data: Feed in any LLM input prompt, get back retrieved context and knowledge-augmented output. Allows easy integrations with your outer application framework (e.g. with LangChain, Flask, Docker, ChatGPT, or anything else). ...
如果你是日常使用Calendly等时间安排工具的人,那么你一定知道这些工具确实方便了我们的生活,不管是商务会议、瑜伽课程还是家庭通话。然而,这些工具在控制和自定义方面往往有所局限。这时候,Cal.com应运而生。 什么是Cal.com? Cal.com是一个开源的时间安排工具,被誉为Calendly的继任者。它最大的特点就是完全开源,你...
The core AnythingLLM team publishes a pre-built version of the script that is bundled with the main application. You can findit in the main repo here.You should only be working in this repo if you are wanting to build your own custom embed widget for AnythingLLM ...