AnythingLLM – 开源的全栈 AI 客户端,支持本地部署和API集成
2025-03-20 18:10:18 小编:六六导航站
AnythingLLM是什么
AnythingLLM 是开源免费且支持多模态交互的全栈 AI 客户端。AnythingLLM支持文本、图像和音频等多种输入方式,将任何文档或内容转化为上下文,供各种语言模型(LLM)在对话中使用。AnythingLLM支持本地运行和远程部署,提供多用户管理、工作区隔离、丰富的文档格式支持以及强大的 API 集成。所有数据默认存储在本地,确保隐私安全。AnythingLLM支持多种流行的 LLM 和向量数据库,适合个人用户、开发者和企业使用。

AnythingLLM的主要功能
多模态交互:支持文本、图像和音频等多种输入方式,提供更丰富的交互体验。文档处理与上下文管理:将文档划分为独立的“工作区”,支持多种格式(如PDF、TXT、DOCX等),保持上下文隔离,确保对话的清晰性。多用户支持与权限管理:Docker版本支持多用户实例,管理员能控制用户权限,适合团队协作。AI代理与工具集成:支持在工作区内运行AI代理,执行网页浏览、代码运行等任务,扩展应用的功能。本地部署与隐私保护:默认情况下,所有数据(包括模型、文档和聊天记录)存储在本地,确保隐私和数据安全。强大的API支持:提供完整的开发者API,方便用户进行自定义开发和集成。云部署就绪:支持多种云平台(如AWS、GCP等),方便用户根据需求进行远程部署。AnythingLLM的项目地址
项目官网:https://anythingllm.com/GitHub仓库:https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm
获取AnythingLLM安装包,扫码关注回复:AnythingLLM
AnythingLLM的技术原理
前端:用ViteJS和React构建,提供简洁易用的用户界面,支持拖拽上传文档等功能。后端:基于NodeJS和Express,负责处理用户交互、文档解析、向量数据库管理及与LLM的通信。文档处理:基于NodeJS服务器解析和处理上传的文档,将其转化为向量嵌入,存储在向量数据库中。向量数据库:用LanceDB等向量数据库,将文档内容转化为向量嵌入,便于在对话中快速检索相关上下文。LLM集成:支持多种开源和商业LLM(如OpenAI、Hugging Face等),用户根据需求选择合适的模型。AI代理:在工作区内运行AI代理,代理能执行各种任务(如网页浏览、代码执行等),扩展应用的功能。AnythingLLM支持的模型和数据库
大型语言模型(LLMs):支持多种开源和闭源模型,如 OpenAI、Google Gemini Pro、Hugging Face 等。嵌入模型:支持 AnythingLLM 原生嵌入器、OpenAI 等。语音转文字和文字转语音:支持多种语音模型,包括 OpenAI 和 ElevenLabs。向量数据库:支持 LanceDB、Pinecone、Chroma 等。AnythingLLM的使用和部署
桌面版:系统要求:操作系统:支持 Windows、MacOS 和 Linux。硬件要求:建议至少 8GB 内存,推荐 16GB 或更高。下载和安装:访问 AnythingLLM 官方网站。根据操作系统选择对应的安装包。安装程序:Windows:双击安装程序并按照提示完成安装。MacOS:双击 DMG 文件,将应用程序拖入“应用程序”文件夹。Linux:基于包管理器安装 DEB 或 RPM 文件。启动应用:安装完成后,打开 AnythingLLM 应用。初始化设置:选择模型:首次启动时,选择一个语言模型(LLM)。配置向量数据库:选择默认的向量数据库(如 LanceDB)或配置其他支持的数据库。创建工作区:点击“新建工作区”,为项目或文档创建一个独立的工作区。上传文档(如 PDF、TXT、DOCX 等),应用自动解析并生成向量嵌入,存储在向量数据库中。开始对话:在工作区内输入问题或指令,应用根据上传的文档内容生成智能回答。支持多模态交互,上传图片或音频文件,应用根据内容进行处理。Docker 版:系统要求:操作系统:支持 Linux、Windows(WSL2)和 MacOS。硬件要求:建议至少 8GB 内存,推荐 16GB 或更高。Docker 环境:需要安装 Docker 和 Docker Compose。部署步骤:访问 GitHub 仓库:前往 AnythingLLM GitHub 仓库。克隆仓库:git clone https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm.gitcd anything-llm- 猜你喜欢
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