像 NotebookLM 和 ChatPDF 这样的几款基于 RAG（检索增强生成）的工具可以帮助从数据中提取洞察。然而，它们对基于网络的依赖引发了重大的隐私问题，尤其是在处理机密的公司信息时。因此，组织和个人需要这样的平台：在提供全面洞察的同时，确保敏感数据安全地保留在他们的系统内。

AnythingLLM 通过使用户能够在本地处理机密或个人数据来满足这一需求。在本文中，我们将通过测试五个不同的提示，探索 AnythingLLM 的各种功能。

一、什么是 AnythingLLM？

AnythingLLM 是一个用于在本地部署 LLM 的尖端平台，满足了对私密且可控 AI 交互的需求。它对本地处理的承诺确保了所有文档分析都直接在用户的机器上进行，从而消除了与基于云的工具相关的风险。

AnythingLLM 对于查询和交互文档特别有用，尤其是在教育、市场营销、金融和人力资源等领域。开发人员也受益于其编码功能，因为 Ollama 和 AnythingLLM 已预装。AnythingLLM 还允许那些无法输入文本的用户通过音频与 LLM 互动。这个平台最棒的部分是它的离线功能，使用户能够在没有互联网连接的情况下工作。

二、AnythingLLM 入门

以下是有效下载和安装 AnythingLLM 的步骤：

1. 安装： 首先，访问 AnythingLLM 网站，然后点击首选的操作系统以下载 AnythingLLM。按照必要的步骤进行安装。
2. 选择您的 LLM 提供商： 当您首次启动 AnythingLLM 时，您会看到一个模型选择屏幕，提供了多种选择。该界面提供了从 AnythingLLM 内置的原生模型到与 Ollama 等平台的令人兴奋的集成等选项。我选择了 AnythingLLM 作为 LLM 提供商，并选择了 Llama 3.2-3B 作为首选模型。这个 LLM 的大小约为 2GB。您可以根据系统中的存储可用性随意尝试其他 LLM。
3. 创建工作区： 选择 LLM 后，系统将提示您添加电子邮件 ID 并创建您的第一个工作区。如果您没有从设置中选择 LLM，提供商部分将默认显示 AnythingLLM。

AnythingLLM 文档： 该文档提供了有关 AnythingLLM 的所有信息，包括其路线图、功能、社区中心、安装指南以及定制智能体（Agents）和微调的指南。

三、AnythingLLM 实践操作

我们知道 AnythingLLM 在文档加载和摘要方面非常高效。让我们通过一个 IIA 人力资源政策文件的例子来探索这一能力。

• 选择您的工作区并在聊天中上传此文档。
• 现在，让我们尝试一些提示。

提示 1：IIA 人力资源政策中概述的招聘和选拔流程包括哪些步骤？

• 分析： AnythingLLM 擅长阅读文档并为提示提供准确、详细的答案。它的回复全面，解释透彻且符合要求。

提示 2：解释 IIA 人力资源政策中所描述的员工职级结构。

• 分析： 与上一个提示一样，AnythingLLM 处理文档以提供准确、要点清晰的答案。现在，让我们尝试一个生成摘要的提示。

提示 3：总结 IIA 人力资源政策中提供的休假权利。

• 分析： 当我使用 AnythingLLM 时，我很欣赏它的回复直接引用了源文档并提供了全面摘要。这种方法确保了透明度，让用户清楚地了解答案是如何得出的，包括其来源和潜在上下文。

提示 4：根据 IIA 人力资源职级结构，为副经理创建一个职位描述。

• 分析： 在此任务中，我们使用 AnythingLLM 创建职位描述。我很高兴看到从提示中生成了一个写得很好的职位描述。这也是因为文档包含有关工作的相关信息。接下来，您可以尝试一个生成政策文件的提示。

提示 5：起草一份绩效考核政策文件。

四、AnythingLLM 的关键特性

现在，让我们探索 AnythingLLM 的关键特性。

本地模型使用

使用 AnythingLLM 作为 LLM 提供商允许我们使用本地 LLM。用户必须首先下载所需的 LLM 才能在本地使用它们，确保所有处理都发生在用户的机器上。由于此选项在本地可用，因此输入 token 和输出 token 的额度不受限制。

文档交互

用户可以上传各种文档格式（例如 PDF、TXT、DOCX）并与之互动。

多种 LLM 选项

AnythingLLM 提供了对各种本地 LLM 提供商的访问权限，允许用户选择最适合其需求的模型。一些流行的提供商是 OpenAI、Gemini 和 Mistral 等。

音频支持

该应用程序允许音频提示，增强了可访问性和用户体验。

AI 智能体（AI Agents）

用户可以使用预构建的智能体执行各种任务，例如网页抓取、网页浏览等，以促进与数据的进阶交互。他们还讨论了一个即将推出的功能，用于定制智能体。

隐私和数据安全

AnythingLLM 通过作为一个完全本地的应用程序来保障用户隐私，将您的所有数据安全地限制在您的计算机上。通过优先考虑本地处理，AnythingLLM 提供了一个保护敏感信息的生产力工具，并让您对自己的数字工作区拥有完全控制权。

NVIDIA RTX 集成

通过在 NVIDIA RTX 驱动的 PC 和工作站上运行，AnythingLLM 利用高性能 Tensor Core 进行高效的本地处理，从而无需基于云的解决方案。这一进步使用户能够在维护对其数据的完全控制的同时定制 AI 工作流程。

访问多模态 LLM

将 LLM 提供商设置为 AnythingLLM 后，可以使用一些多模态 LLM。它们是 Llama3.2 Vision 11B 和 LLaVA Llama3 8B。我尝试使用这些 LLM 描述一张图像，但系统抛出了一个错误。希望这很快就能得到解决。

五、结论

AnythingLLM 代表了本地 LLM 部署的一次飞跃，提供了一个综合解决方案，弥合了先进 AI 能力与用户友好界面之间的差距。通过优先考虑隐私、可访问性和协作，该平台使技术和非技术用户都能普及 AI。其强大的文档交互功能、集成的 LLM 提供商以及对本地处理的承诺，实现了无缝的多语言支持和广泛的定制化。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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