这里就直接采用anythingLLM默认的本地数据库即可:测试使用简单测试一下模型是否生效:现在嵌入一个文档,看是否可以根据嵌入的文档进行回答。将Chat mode设置为Query,这样模型只会根据嵌入的文档进行回答:上传一个文档,文档里面包含一个自定义的成语:"空让弄饭是一个成语,意思是有空一起做饭,形容一个人心情好":...
AnythingLLM + Ollama,打造本地专属 AI 助手 AI云极 DeepSeek + Ollama + AnythingLLM 本地部署,打造个人专属知识库 一、为什么需要部署本地知识库本来10分钟就能搞定的DeepSeek + Ollama + AnythingLLM 本地部署,由于Ollama服务器在国外,以及首次部署,自己也是一直在摸索中,硬是捣腾了2个小时。为了让… sea...
一旦完成安装和配置，您就可以通过AnythingLLM的工作区与模型进行交互了。尝试提出一些关于已上传文档的问题，看看模型是如何利用新学到的知识来回答的。从上面截图上可以看到：AnythingLLM通过调用deepseek模型完成了知识问答图片底部显示 Hide Citations表明，本次问答引用了我们之前上传的技术报告 DeepSeek_V3.pdf，虽然...
首先进入官网下载(https://docs.useanything.com/installation/desktop/windows#install-using-the-installation-file) 下载安装完成后打开AnythingLLM,第一次打开经过简单的设置,由于我设置过了不好演示图片,就口述一下。第一步点击Get started,下面选择Ollama,下一步选择AnythingLLM Embedder,下一步选择LanceDB。设置完...
搭建本地聊天工具(部署Anythingllm) 一个功能强大的大模型开发工具下载地址:useanything.com/ 1、我这里还是放一个windows的方便大家下载 2、安装也是一键安装,左面图标长这样,点击打开即可 3、配置本地下载的大模型,先点击左下角的【配置】, 本地大模型默认地址:127.0.0.1:11434 其他说明如下图 4、到此我...
官方下载地址:https://anythingllm.com,点击Download for desktop按钮,根据自己的系统选择安装包下载,下载好后正常双击安装就好。 2.2 设置模型 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。
使用AnythingLLM桌面版搭建RAG系统,其零代码特性大幅降低实现门槛; 建立历史告警知识库,支持增量更新处置方案。 未来计划通过容器化部署提升系统稳定性。 一、基于Ollama的DeepSeek-R1本地部署实践 Ollama作为一款开源的大模型管理框架,为AI大模型的本地化部署提供了完整的解决方案。它主要解决了以下两个核心问题: ...
Ollama 服务器默认只允许来自127.0.0.1的跨域请求，如果计划在其他前端面板中调用Ollama API，例如Chatbox或AnythingLLM，则需要放开跨域限制。放开跨域限制要配置下面两个环境变量：OLLAMA_HOST：0.0.0.0 OLLAMA_ORIGINS：* 在右下角点击Qiut Ollama，然后配置环境变量，便于其他的程序访问Ollama。具体方法是在...
本文主要介绍如何在Windows电脑上本地部署Ollama并接入DeepSeek R1大模型,然后使用强大的开源AI工具Anything LLM结合cpolar内网穿透工具轻松实现随时随地使用与上传内容来训练本地部署的大模型,无需公网IP,也不用准备云服务器那么麻烦! 之前和大家分享过如何在Windows电脑上快速搭建DeepSeek R1大模型,并通过open webui实现...
AnythingLLM 默认使用内置的向量数据库 LanceDB。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。我们也可以选择 Chroma、Milvus、Pinecone 等向量数据库。 2.6 创建 workspace 2.7 使用 2.8 导入文档 Anythin...