AnythingLLM是一个全栈AI应用程序,可以将任何文档、资源(如网址链接、音频、视频)输入大语言模型(LLM),与大模型互动。

基本介绍

利用AnythingLLM,您可以使用现成的商业大语言模型或流行的开源大语言模型,再结合向量数据库解决方案构建一个私有ChatGPT:您可以本地运行,也可以远程托管,并能够与您提供的任何文档智能聊天。

AnythingLLM将您的文档划分为称为workspaces (工作区)的对象。工作区的功能类似于线程,同时增加了文档的容器化。工作区可以共享文档,但工作区之间的内容不会互相干扰或污染,因此您可以保持每个工作区的上下文清晰。

AnythingLLM的一些酷炫特性:

  • 多用户实例支持和权限管理
  • 工作区内的智能体Agent(浏览网页、运行代码等)
  • 为您的网站定制的可嵌入聊天窗口
  • 支持多种文档类型(PDF、TXT、DOCX等)
  • 通过简单的用户界面管理向量数据库中的文档
  • 两种对话模式:聊天查询。聊天模式保留先前的对话记录。查询模式则是是针对您的文档做简单问答
  • 聊天中会提供所引用的相应文档内容
  • 100%云部署就绪。
  • “部署你自己的LLM模型”。
  • 管理超大文档时高效、低耗。只需要一次就可以嵌入(Embedding)一个庞大的文档或文字记录。比其他文档聊天机器人解决方案节省90%的成本。
  • 全套的开发人员API,用于自定义集成!
支持的LLM、嵌入模型、转录模型和向量数据库

支持的LLM:

  • 任何与llama.cpp兼容的开源模型
  • OpenAI
  • OpenAI (通用)
  • Azure OpenAI
  • Anthropic
  • Google Gemini Pro
  • Hugging Face (聊天模型)
  • Ollama (聊天模型)
  • LM Studio (所有模型)
  • LocalAi (所有模型)
  • Together AI (聊天模型)
  • Fireworks AI (聊天模型)
  • Perplexity (聊天模型)
  • OpenRouter (聊天模型)
  • Mistral
  • Groq
  • Cohere
  • KoboldCPP

支持的嵌入模型:

  • AnythingLLM原生嵌入器(默认)
  • OpenAI
  • Azure OpenAI
  • LocalAi (全部)
  • Ollama (全部)
  • LM Studio (全部)
  • Cohere

支持的转录模型:

  • AnythingLLM内置 (默认)
  • OpenAI

支持的向量数据库:

  • LanceDB (默认)
  • Astra DB
  • Pinecone
  • Chroma
  • Weaviate
  • QDrant
  • Milvus
  • Zilliz
技术概览

这个单库由三个主要部分组成:

  • frontend: 一个 viteJS + React 前端,您可以运行它来轻松创建和管理LLM可以使用的所有内容。
  • server: 一个 NodeJS express 服务器,用于处理所有交互并进行所有向量数据库管理和 LLM 交互。
  • docker: Docker 指令和构建过程 + 从源代码构建的信息。
  • collector: NodeJS express 服务器,用于从UI处理和解析文档。

AnythingLLM 安装

软件下载地址:https://useanything.com/download

文档:https://docs.anythingllm.com/introduction

https://docs.anythingllm.com/introduction

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  • 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
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  • 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
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2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点

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3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案,比如让很多人头疼的 “复读机问题”:


三、路线必明: AI 大模型学习路线图,1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型,不知道该从哪学起?这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点,不用再盲目摸索!

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路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

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L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】

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