llama2 for example, is an LLM. Not an embedder.配置向量数据库这里就直接采用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
.env 文件中配置的内容会根据你的需求和使用的服务不同而有所变化。 4.在 CMD 中,你可以使用单行命令在Docker运行Anythingllm docker run -d --name anythingllm --add-host=host.docker.internal:host-gateway --env STORAGE_DIR=/app/server/storage --health-cmd "/bin/bash /usr/local/bin/docker-...
等待下载,如果下载速度越来越慢,则”Ctrl + C“,暂停下载,再输入以下指令,继续刚才的进度下载,直到下载成功,出现”success“字符 2. 下载安装anythingllm https://anythingllm.com 2.1 启动angthingllm,点击设置,配置LLM首选项为”Ollama“ 2.2 配置Embedder为你的模型 2.3 配置语言 2.4 按图中顺序新建工作区,配置...
Ollama、DeepSeek、AnythingLLM三者整合，搭建本地知识库步骤：准备工作：确保你的设备满足运行要求，安装好 Ollama、DeepSeek 模型（可通过 Ollama 拉取）以及 AnythingLLM。数据导入：将你想要纳入知识库的文本数据整理好，导入到 AnythingLLM 中，构建知识图谱。模型连接：通过 Ollama 运行 DeepSeek 模型，并将其与...
2.AnythingLLM 1.安装Ollama以及下载模型 下载Ollama(网址:https://ollama.com/download) 下载后直接安装软件,安装完成后我们先进行模型目录转移,因为ollama的大语言模型文件默认保存在C盘(Windows),动辄几个GB甚至几十、几百个GB的数据会占据系统盘很大的空间,这里记录一下模型文件在其他路径的设置方法。
用Ollama + DeepSeek + Dify ,搭建本地知识库 AIGC开发者 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...
这里是选择的配置,其中:Embedding Preference是Embedding偏好的模型,这里默认选择的是AnythingLLM Embedder;Vector Database向量库默认选择LanceDB 下一步输入邮件地址和用途,输入工作区名称,进入主页面 点击左侧的“个人知识库”,即可开始对话。当然在这之前,我们先上传个人知识库 ...
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...
可以选择:Ollama https://ollama.com/library 或者 AnythingLLM 自带的 AnythingLLMEmbedder。 因LLM provider 选择的是 Ollama,因此这里选择 Ollama 服务的大模型 qwen:14b。 2.5 向量数据库配置 AnythingLLM 默认使用内置的向量数据库 L...
LLM设置：选择Ollama作为LLM，并设置地址为https://image_url_1 向量数据库：默认使用LanceDB，数据将存储在本地C盘。嵌入模型：您可以选择使用AnythingLLM Embedder，或选择Ollama的nomic-embed-text（适用于长文本优化）。完成上述步骤后，您的知识库部署工作就准备就绪了。构建知识库 上传文档 支持格式：PDF、TXT、...