AnythingLLM可以在Docker上安装。 启动Docker Desktop。第一次启动可能需要注册账号,也可以直接使用google、github账号登陆。 点击顶部的搜索框或输入快捷键Ctrl + K打开搜索窗口,输入anythingllm进行搜索,如下图所示,点击Pull按钮拉取镜像 模型拉取完毕后,点击Images并在右侧的镜像列表中点击anythingllm后的Run按钮启动镜像...
Ollama+AnythingLLM搭建私有知识库, 视频播放量 409、弹幕量 97、点赞数 10、投硬币枚数 5、收藏人数 19、转发人数 6, 视频作者 AI大模型_小知识, 作者简介 ,相关视频:【Dify开源项目实战 】目前B站最详细的Dify快速入门教程,手把手教你基于Llama 3.1和OpenAI创建聊天机
第一次启动可能需要注册账号,也可以直接使用google、github账号登陆。 点击顶部的搜索框或输入快捷键Ctrl + K打开搜索窗口,输入anythingllm进行搜索,如下图所示,点击Pull按钮拉取镜像 模型拉取完毕后,点击Images并在右侧的镜像列表中点击anythingllm后的Run按钮启动镜像 如下图所示,输入容器名称和端口号,这个可以随便输入...
这里我们直接输入ollama run llama3,就可以开始对话了 三、下载并配置AngthingLLM AngthingLLM官网:https://useanything.com 下载链接:https://useanything.com/download 同样的选择对应的系统版本即可 在使用前,需要启动Ollama服务 执行ollama serve,ollama默认地址为:http://127.0.0.1:11434 然后双击打开AngthingLLM...
开发者定制应用:开发者可以利用AnythingLLM的API集成到现有系统中,打造符合自己需求的AI应用。 网站智能客服:对于需要客服支持的网站来说,可以将AnythingLLM嵌入网站中,为用户提供快速解答。 实践 采用AnythingLLM与Ollama 结合使用的方式,快速搭建本地AI 本地安装 ollama 可参照另一篇文章: ...
anythingLLM结合Ollama 构建属于自己的本地私有知识库使用示例~, 视频播放量 572、弹幕量 0、点赞数 9、投硬币枚数 3、收藏人数 22、转发人数 4, 视频作者 zhengzheng023, 作者简介 家人&健康&平淡~,相关视频:Ollama+OpenWebUI超简单部署教程!附安装文档,本地部署大模型
虽然部署完成了,但是上面那种古老的终端可能影响我们的交互体验,下面提供两个现代聊天窗口工具(如果你不想使用这些GUI,这一步可以跳过,不影响本地知识库搭建,直接去看下面的第二步:AnythingLLM安装):chatbox 和 openai web ui。 第一个:chatbox 打开设置,模型提供方选 ollama,API 地址是本地的 11434 端口,模型...
然后会让你选择嵌入模式和向量数据库,我们选择默认的即可,或者接入外部API。 配置完成后,再为你的工作空间起个名字,即可进入AnythingLLM中。 在正式使用前,你需要上传你的知识文档,支持多种形式,但图片形式PDF不可读取。 最后,你就可以在对话框中,和你的知识进行对话交流了。
后来,我在自己笔记本电脑上用“Ollama+AnythingLLM”搭建了一个本地化的大模型知识库,和自己的知识库交互,信息安全,内容可靠,不用上网,无限使用。 第一步,我们可以将相关电子文档整理出来(比如将印象笔记导出为一个文件),上传到 AnythingLLM(或kimichat,以下皆可),让大模型帮我们读一遍,分析文档信息。
可以选择:https://ollama.com/library/nomic-embed-text或者 AnythingLLM 自带的 AnythingLLMEmbedder。 向量数据库配置 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。