AI学习二、通过anythingLLM搭建本地知识库

第一节我已经搭建了ollama+deepseek的环境，本章需要用到的核心工具为anythingLLM

官网：docs.anythingllm.com/

了解

这个是官网给的信息

What is AnythingLLM?AnythingLLM is the easiest to use, all-in-one AI application that can do RAG, AI Agents, and much more with no code or infrastructure headaches.什么是AnythingLLM？AnythingLLM是最容易使用的，集所有功能于一身的AI应用程序，它可以做RAG， AI代理，以及更多的事情，没有代码或基础设施的麻烦    Why use AnythingLLM?You want a zero-setup, private, and all-in-one AI application for local LLMs, RAG, and AI Agents all in one place without painful developer-required set up.为什么要使用AnythingLLM？您希望在一个地方为本地llm、RAG和AI代理提供零设置、私有和一体化的AI应用程序，而不需要开发人员进行痛苦的设置。Learn more about AnythingLLM Desktop →orYou need a fully-customizable, private, and all-in-one AI app for your business or organization that is basically a full ChatGPT with permissioning but with any LLM, embedding model, or vector database.你需要为你的企业或组织提供一个完全可定制的、私有的、一体化的AI应用程序，它基本上是一个完整的ChatGPT，具有权限，但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。Learn more about AnythingLLM for Docker →

安装anythingLLM

官网指出docker版本和desktop版是有区别的

大概区别如下

Feature	Available on Desktop	Available on Docker
Multi-user support（多用户支持）	❌	✅
Emeddable chat widgets（可插入的聊天小部件）	❌	✅
One-click install（提供单键安装）	✅	❌
Private documents（文档私有化）	✅	✅
Connect to any vector database（连接到任何矢量数据库）	✅	✅
Use any LLM（使用任何LLM）	✅	✅
Built-in embedding provider（内置嵌入提供程序）	✅	✅
Built-in LLM provider（内置LLM提供程序）	✅	❌
White-labeling	❌	✅
Chat logs（聊天记录）	✅	✅
Agent support（支持代理）	✅	✅
Agent skills	✅	✅
Third-party data connectors（第三方数据连接器）	✅	✅
Password protection（密码保护）	❌	✅
Invite new users to instance（邀请新用户加入实例）	❌	✅
Text splitting configuration（文本分割配置）	✅	✅
Whisper model support（Whisper模型支持）	✅	✅
Full developer API（完整的开发者API）	✅	✅
User management（用户管理）	❌	✅
Workspace access management（工作空间访问管理）	❌	✅
Website scraping（网站抓取）	✅	✅

docker安装方式

 # Assuming that you want to store app data in a folder at /var/lib/anythingllm  # Pull in the latest image docker pull mintplexlabs/anythingllm:master  export STORAGE_LOCATION="/var/lib/anythingllm" && \ mkdir -p $STORAGE_LOCATION && \ touch "$STORAGE_LOCATION/.env" && \ docker run -d -p 3001:3001 \ # expose on port 3001 (can be any host port) --cap-add SYS_ADMIN \ -v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage \ -v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env \ -e STORAGE_DIR="/app/server/storage" \ mintplexlabs/anythingllm:master  # visit http://localhost:3001 to use AnythingLLM!