本地知识库部署：AnythingLLM一键AI私有知识库! 支持多种大模型、RAG 和 AI Agents！
大家好，今天介绍一个神奇的AI应用~
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：聊天和查询。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
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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